前言:原来一直对算法和数据结构望而却步,总觉得前端可能对这块要求不用那么高,但是随着开发经验的增长以及阅历的提升,发现算法和数据结构还是相当重要的,在一些复杂功能的研发中都可以看得到它们的身影。要想提升自己的开发水平,就必须要在这块有一定的学习提高,这样才能进步。因而碰到一些经典的算法题,我会把它归纳总结到自己的博客中,供自己反复学习、揣摩、提高。

二分法

适用的必要条件:数据必须是一个有序的列表。

主要思路:获得数组左右两侧的下标left/right,将(left+right)/2获得mid下标,根据大小关系修改left,right值,逐步逼近,进而得到想要的结果。

例1:

你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的。
假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。
你可以通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。你应该尽量减少对调用 API 的次数。 示例:
  给定 n = 5,并且 version = 4 是第一个错误的版本。
  调用 isBadVersion(3) -> false
  调用 isBadVersion(5) -> true
调用 isBadVersion(4) -> true

所以,4 是第一个错误的版本。 (来源:leetcode.com)

var solution = function(isBadVersion) {
/**
* @param {integer} n Total versions
* @return {integer} The first bad version
*/
return function(n) {
let left = 1;
let right = n;
while (left < right){
let mid = Math.parseInt((left + right) / 2);
if (isBadVersion(mid)) {
right = mid;
} else {
left = mid+1;
}
}
return left;
};
};

例2:

我们把符合下列属性的数组 A 称作山脉:

A.length >= 3
存在 0 < i < A.length - 1 使得A[0] < A[1] < ... A[i-1] < A[i] > A[i+1] > ... > A[A.length - 1]
给定一个确定为山脉的数组,返回任何满足 A[0] < A[1] < ... A[i-1] < A[i] > A[i+1] > ... > A[A.length - 1] 的 i 的值。

示例1:输入:[0,1,0]  输出:1

示例2:输入:[0,2,1,0]输出:1
提示:

  1. 3 <= A.length <= 10000
  2. 0 <= A[i] <= 10^6
  3. A 是如上定义的山脉    (来源:leetcode.com)

/**
* @param {number[]} A
* @return {number}
*/
var peakIndexInMountainArray = function(A) {

let left = 0;
let right = A.length-1;
while (left < right){
let mid = Math.floor((left + right) / 2);
if (A[mid] > A[mid-1] && A[mid] > A[mid + 1]){
return mid;
}
if (A[mid] < A[mid+1]){
left = mid + 1;
}
if (A[mid] < A[mid-1]){
right = mid;
}
}
return -1;
};

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