使用 js 实现十大排序算法: 基数排序 基数排序 refs xgqfrms 2012-2020 www.cnblogs.com 发布文章使用:只允许注册用户才可以访问!

JS算法练习 1.将使用空格分隔单词使用驼峰命名连接起来: var str="HELLO world welcome to my hometown"; /*--先输入一个有空格分隔单词的字符串--*/ var arr=str.slipt(" "); /*--将字符串分隔-- split()返回分割之后的字符串数组*/ console.log(arr); //打印这个字符串数组以观察 str=arr[0].toLowerCase(); //按照驼峰命名法的要求,第一个

JS算法练习 1.生成一个长度为10的随机数组,使用冒泡法给数组排序 var arr=new Array(10); for (var i = 0; i <arr.length ; i++) { arr[i]=Math.floor(Math.random()*100) } console.log(arr); /*--先遍历一个长度为10的随机数组--*/ var tmp; for(var j = 0; j < arr.length - 1; j++) { // 控制比较轮数 for (var i

概念 在数学中,辗转相除法,又称欧几里得算法(英语:Euclidean algorithm),是求最大公约数的算法. 证明 首先假设有两个数a和b,其中a是不小于b的数,记a被b除的余数为r,那么a可以写成这样的形式: a = b*q + r 假设a和b的一个约数为u,那么a和b都能被u整除,即: a = su b = tu 带入原式可得 su = (tu)q + r r = su - (tu)q r = u*(s-tq) 所以 u 也是r 的公约数,即 a和b的约数也整除它们的余数r,所以a和

经典排序算法 - 基数排序Radix sort 原理类似桶排序,这里总是须要10个桶,多次使用 首先以个位数的值进行装桶,即个位数为1则放入1号桶,为9则放入9号桶,临时忽视十位数 比如 待排序数组[62,14,59,88,16]简单点五个数字 分配10个桶,桶编号为0-9,以个位数数字为桶编号依次入桶,变成下边这样 |  0  |  0  | 62 |  0  | 14 |  0  | 16 |  0  |  88 | 59 | |  0  |  1  |  2  |  3  |  4 | 

js算法集合(一) ★ 最近有些朋友跟我说对js中的一些算法感到很迷惑,知道这个算法到底是怎么回事,但是就是不会用代码把它写出来,这里我跟大家分享一下做水仙花数的算法的思路,并对其扩展到自幂数的算法,希望能对大家有所帮助.     1.验证一个数是否为水仙花数 ①要写水仙花数的算法,我们首先来了解一下什么是水仙花数,水仙花数是指一个 3位正整数 ,它的每个位上的数字的 3次幂之和等于它本身.(例如:1^3 + 5^3+ 3^3 = 153): ②了解了什么是水仙花数我们就开始分析该怎么下手.通过

js算法集合(二)  斐波那契数列 ★ 上一次我跟大家分享一下做水仙花数的算法的思路,并对其扩展到自幂数的算法,这次,我们来对斐波那契数列进行研究,来加深对循环的理解.     Javascript实现斐波那契数列 ①要用Javascript实现斐波那契数列,我们首先要了解什么是斐波那契数列:斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列.因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列

前面我们了解了一些常用的排序算法,那么这篇文章我们来看看搜索算法的一些简单实现,我们先来介绍一个我们在实际工作中一定用到过的搜索算法--顺序搜索. 1.顺序搜索 其实顺序搜索十分简单,我们还是以第一篇文章写好的架子作为基础,在其中加入顺序搜索的方法: //顺序搜索 this.sequentialSearch = function(item) { for(var i = 0; i < array.length; i++) { if(item === array[i]) { return i; };

JS算法练习 1.生成4位的随机验证码,可取大小写字母和数字 ? var validateCode = "", /*--存放生成好的验证码字符串--*/ count = 0; /*--已生成的验证码位数--*/ while (count < 4) { var rand = Math.floor(Math.random()*74+48) /*--产生 48 ~ 122 之间的随机数字(在Unicode中数字及大小写字母的范围) 先产生 0 ~ 74 之间的随机数字,再加上 48--

JS算法练习 1.随机生成一个五位以内的数,然后输出该数共有多少位,每位分别是什么? ①.数组添加元素的方式得到位数(数组长度)与值(数组元素) ①.数组添加元素的方式得到位数(数组长度)与值(数组元素) var rand=Math.floor(Math.random()*100000); /* ---生成随机五位数--- ①Math.random()取随机数,范围[0,1),100000是放大其范围. ②Math.floor---向下取整---*/ console.log(rand); /*-

在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并.快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题. 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者.无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码. 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1.定义

前面我们了解了一些常用的排序算法,那么这篇文章我们来看看搜索算法的一些简单实现,我们先来介绍一个我们在实际工作中一定用到过的搜索算法——顺序搜索. 1.顺序搜索 其实顺序搜索十分简单,我们还是以第一篇文章写好的架子作为基础,在其中加入顺序搜索的方法: //顺序搜索 this.sequentialSearch = function(item) { for(var i = 0; i < array.length; i++) { if(item === array[i]) { return i; };

js中json法创建对象(json里面的:相当于js里面的=) 一.总结 json里面的:相当于js里面的= 4.json创建js对象解决命名冲突:多个人为同一个页面写js的话,命名冲突就有可能发生,比如多个js文件里都有一个get()方法,调用的时候就不知道是哪个   二.js中json法创建对象 JSON 法创建对象 JSON非常易于人阅读与编写,同时利于机器解析与生成.我们可以使用JSON语法创建JavaScript对象 优点:语法简单 缺点:不适用多个对象的创建 命名空间: 如果多个人为

A*寻路算法 算法流程说明: 说明:起始节点记作S,目标节点记作E,对于任意节点P,从S到当前节点P的总移动消耗记作GP,节点P到目标E的曼哈顿距离记作HP,从节点P到相邻节点N的移动消耗记作DPN,用于优先级排序的值F(N)记作FP 选择起始节点S和目标节点E,将(S,0)(节点,节点F(N)值)放入openList,openList是一个优先队列,节点F(N)值越小,优先级越高. 判断openList是否为空,若为空,则搜索失败,目标节点不可达:否则,取出openList中优先级最高的节点P

第一种写法(前冒泡): /* C程序数组算法 - 冒泡法排序 * 此例子按照 大 -> 小 排序 * 原理:两两相比较,然后进行大小对调 * 比较次数: n^2 次 * 说明:冒泡排序是相对稳定的排序算法,当待排序的列有序时,效果最好! * 时间:2020年7月12日 21:59:22 */ #include<stdio.h> int main() { int a[10] = {1,3,5,7,9,2,4,6,8,10}; int i,j,temp; // i和j表示下标的 temp 交

蒲公英 · JELLY技术期刊 Vol.42 这是一个最好的时代,多样化的平台给了所有人成长发展的机会,各种需求和解决需求的人让人大开眼界:但这也并不是完美的时代,"前端还需要懂什么算法?"."中国人不需要隐私!!"."写个 PPT 还需要耗费时间?"--言路畅通也带来很多无畏的恶意,但天光台高未百尺,下眺林岭如屏帷,当我们站得足够高时,原本的知见障就不再是一个问题. 就好像 Trekhleb 的 JS 算法课:保护隐私也并不是用户在孤军奋战,同

八皇后这个经典的算法网上有很多种思路,我学习了之后自己实现了一下,现在大概说说我的思路给大家参考一下,也算记录一下,以免以后自己忘了要重新想一遍. 八皇后问题 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例.该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 工作原理 首先从定义知道,两个皇后都不能处于同一行,所以第0个皇后放在第0行,第一个皇后放在第1行,以此

排序,我想大家一定经历过或者正在经历着.或许你不懂算法,对排序算法一无所知,但是你一定用过一些第三方库的api来一键排序,那么,在你享受便捷的同时,你是否想过它的底层是如何实现的?这样的算法实现方式是不是最好的?还有没有其它的可能性来实现更快速的排序?那么,希望这一篇文章过后.对于排序算法,你不会再觉得陌生和迷惑. 这篇文章会介绍一些简单常用的排序算法,比如我们耳熟能详的冒泡排序,以及选择排序.插入排序.归并排序等等等等.当然,你一旦学会了这些算法在js中的实现方式,其实你也就弄懂了这种算法.就

上一篇,我们讲述了一些简单的排序算法,其实说到底,在前端的职业生涯中,不涉及node.不涉及后台的情况下,我目前还真的没想到有哪些地方可以用到这些数据结构和算法,但是我在前面的文章也说过了.或许你用不到,但是,真的,如果你想要在前端领域有一个不错的发展.数据结构和算法一定是你的必修课.它不仅仅让你在处理问题的时候可以有一个思维底蕴,更重要的是,在遇到一些奇葩产品的时候,你可以和他PK到底!嗯,到底! 哈哈,开个小玩笑.咱们还是聊点有营养的.上一篇的算法比较简单,主内容就是循环,次内容就是比较.但

算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准,算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种.时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间,而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间.往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度,两者是互相影响的,我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点.本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法. 我们先来看一段简单的代码,来帮助我们理解什么是大O表示法: function inc