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32-常考算法题解析.htm
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data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">8</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">JS 进阶知识点及常考面试题</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">9</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">JS 思考题</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">10</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">DevTools Tips</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">11</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">浏览器基础知识点及常考面试题</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">12</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">浏览器缓存机制</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">13</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">浏览器渲染原理</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">14</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">安全防范知识点</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" 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data-v-d0eb2184="" class="title">React 常考基础知识点</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">23</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">React 常考进阶知识点</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">24</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">监控</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">25</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">UDP</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div 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data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">30</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">设计模式</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link read"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">31</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">常见数据结构</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section route-active section-link"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">32</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">常考算法题解析</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">33</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">CSS 常考面试题资料</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">34</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">如何写好一封简历</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">35</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">面试常用技巧</div><!----><!----></div><!----></a><a data-v-d0eb2184="" class="section section-link"><div data-v-d0eb2184="" class="step"><div data-v-d0eb2184="" class="step-btn">36</div></div><div data-v-d0eb2184="" class="center"><div data-v-d0eb2184="" class="title">前方的路，让我们结伴同行</div><!----><!----></div><!----></a></div><div data-v-097468bb="" class="book-summary__footer"><div data-v-097468bb="" class="qr-icon"><img data-v-097468bb="" src="./32-常考算法题解析_files/qr-icon.881015a.svg"></div><div data-v-097468bb="" class="qr-tips"><span data-v-097468bb="" class="ion-close"></span><div data-v-097468bb="" class="title"><span data-v-097468bb="">关注公众号</span><span data-v-097468bb="">领取优惠码</span></div><div data-v-097468bb="" class="qr-img"><img data-v-097468bb="" src="./32-常考算法题解析_files/wx-qr.13d8b4d.png"></div></div></div></div></div><div data-v-097468bb="" class="book-content"><div data-v-097468bb="" class="book-content-inner"><div data-v-097468bb="" class="book-content__header"><div data-v-097468bb="" class="switch"><img data-v-097468bb="" src="./32-常考算法题解析_files/icon.3e69d5a.svg"></div><div data-v-097468bb="" class="menu"><img data-v-097468bb="" src="./32-常考算法题解析_files/menu.74b9add.svg"></div><div data-v-097468bb="" class="title"><a data-v-097468bb="" href="https://juejin.im/book/5bdc715fe51d454e755f75ef" target="" rel="">前端面试之道</a></div><div data-v-629272fe="" data-v-097468bb="" class="user-auth user-auth"><div data-v-629272fe="" class="nav-item menu"><div data-v-3b1ba6d2="" data-v-afcc6e34="" data-v-629272fe="" data-src="https://b-gold-cdn.xitu.io/v3/static/img/default-avatar.e30559a.svg" class="lazy avatar avatar loaded" style="background-image: url("https://b-gold-cdn.xitu.io/v3/static/img/default-avatar.e30559a.svg");"></div><div data-v-629272fe="" class="nav-menu user-dropdown-list" style="display: none;"><ul data-v-629272fe="" class="nav-menu-item-group"><li data-v-629272fe="" class="nav-menu-item"><a data-v-629272fe=""><i data-v-629272fe="" class="fengwei fw-write"></i><span data-v-629272fe="">写文章</span></a></li><!----><li data-v-629272fe="" class="nav-menu-item"><a data-v-629272fe=""><i data-v-629272fe="" class="fengwei fw-draft"></i><span data-v-629272fe="">草稿</span></a></li></ul><ul data-v-629272fe="" class="nav-menu-item-group"><li data-v-629272fe="" class="nav-menu-item"><a data-v-629272fe="" href="https://juejin.im/user/5c2c54ca6fb9a049cb18da5a"><i data-v-629272fe="" 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<p>这一章节依托于上一章节的内容，毕竟了解了数据结构我们才能写出更好的算法。</p>
<p>对于大部分公司的面试来说，排序的内容已经足以应付了，由此为了更好的符合大众需求，排序的内容是最多的。当然如果你还想冲击更好的公司，那么整一个章节的内容都是需要掌握的。对于字节跳动这类十分看重算法的公司来说，这一章节是远远不够的，<a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fbook.douban.com%2Fsubject%2F6966465%2F" rel="nofollow noopener noreferrer">剑指Offer</a>应该是你更好的选择。</p>
<blockquote class="warning"><p>这一章节的内容信息量会很大，不适合在非电脑环境下阅读，请各位打开代码编辑器，一行行的敲代码，单纯阅读是学习不了算法的。
</p></blockquote><p>另外学习算法的时候，有一个可视化界面会相对减少点学习的难度，具体可以阅读 <a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Falgorithm-visualizer%2Falgorithm-visualizer" rel="nofollow noopener noreferrer">algorithm-visualizer</a> 这个仓库。</p>
<h2 class="heading" data-id="heading-1">位运算</h2>
<p>在进入正题之前，我们先来学习一下位运算的内容。因为位运算在算法中很有用，速度可以比四则运算快很多。</p>
<p>在学习位运算之前应该知道十进制如何转二进制，二进制如何转十进制。这里说明下简单的计算方式</p>
<ul>
<li>十进制 <code>33</code> 可以看成是 <code>32 + 1</code> ，并且 <code>33</code> 应该是六位二进制的（因为 <code>33</code> 近似 <code>32</code>，而 <code>32</code> 是 2 的五次方，所以是六位），那么 十进制 <code>33</code> 就是 <code>100001</code> ，只要是 2 的次方，那么就是 1否则都为 0</li>
<li>那么二进制 <code>100001</code> 同理，首位是 <code>2^5</code> ，末位是 <code>2^0</code> ，相加得出 33</li>
</ul>
<h3 class="heading" data-id="heading-2">左移 <<</h3>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-number">10</span> << <span class="hljs-number">1</span> <span class="hljs-comment">// -> 20</span>
</code></pre><p>左移就是将二进制全部往左移动，<code>10</code> 在二进制中表示为 <code>1010</code> ，左移一位后变成 <code>10100</code> ，转换为十进制也就是 20，所以基本可以把左移看成以下公式 <code>a * (2 ^ b)</code></p>
<h3 class="heading" data-id="heading-3">算数右移 >></h3>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-number">10</span> >> <span class="hljs-number">1</span> <span class="hljs-comment">// -> 5</span>
</code></pre><p>算数右移就是将二进制全部往右移动并去除多余的右边，<code>10</code> 在二进制中表示为 <code>1010</code> ，右移一位后变成 <code>101</code> ，转换为十进制也就是 5，所以基本可以把右移看成以下公式 <code>int v = a / (2 ^ b)</code></p>
<p>右移很好用，比如可以用在二分算法中取中间值</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-number">13</span> >> <span class="hljs-number">1</span> <span class="hljs-comment">// -> 6</span>
</code></pre><h3 class="heading" data-id="heading-4">按位操作</h3>
<p><strong>按位与</strong></p>
<p>每一位都为 1，结果才为 1</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-number">8</span> & <span class="hljs-number">7</span> <span class="hljs-comment">// -> 0</span>
<span class="hljs-comment">// 1000 & 0111 -> 0000 -> 0</span>
</code></pre><p><strong>按位或</strong></p>
<p>其中一位为 1，结果就是 1</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-number">8</span> | <span class="hljs-number">7</span> <span class="hljs-comment">// -> 15</span>
<span class="hljs-comment">// 1000 | 0111 -> 1111 -> 15</span>
</code></pre><p><strong>按位异或</strong></p>
<p>每一位都不同，结果才为 1</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-number">8</span> ^ <span class="hljs-number">7</span> <span class="hljs-comment">// -> 15</span>
<span class="hljs-number">8</span> ^ <span class="hljs-number">8</span> <span class="hljs-comment">// -> 0</span>
<span class="hljs-comment">// 1000 ^ 0111 -> 1111 -> 15</span>
<span class="hljs-comment">// 1000 ^ 1000 -> 0000 -> 0</span>
</code></pre><p>从以上代码中可以发现按位异或就是不进位加法</p>
<p><strong>面试题</strong>：两个数不使用四则运算得出和</p>
<p>这道题中可以按位异或，因为按位异或就是不进位加法，<code>8 ^ 8 = 0</code> 如果进位了，就是 16 了，所以我们只需要将两个数进行异或操作，然后进位。那么也就是说两个二进制都是 1 的位置，左边应该有一个进位 1，所以可以得出以下公式 <code>a + b = (a ^ b) + ((a & b) << 1)</code> ，然后通过迭代的方式模拟加法</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">sum</span>(<span class="hljs-params">a, b</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (a == <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> b
<span class="hljs-keyword">if</span> (b == <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> a
<span class="hljs-keyword">let</span> newA = a ^ b
<span class="hljs-keyword">let</span> newB = (a & b) << <span class="hljs-number">1</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> sum(newA, newB)
}
</code></pre><h2 class="heading" data-id="heading-5">排序</h2>
<p>以下两个函数是排序中会用到的通用函数，就不一一写了</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">checkArray</span>(<span class="hljs-params">array</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (!array) <span class="hljs-keyword">return</span>
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">swap</span>(<span class="hljs-params">array, left, right</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> rightValue = array[right]
array[right] = array[left]
array[left] = rightValue
}
</code></pre><h3 class="heading" data-id="heading-6">冒泡排序</h3>
<p>冒泡排序的原理如下，从第一个元素开始，把当前元素和下一个索引元素进行比较。如果当前元素大，那么就交换位置，重复操作直到比较到最后一个元素，那么此时最后一个元素就是该数组中最大的数。下一轮重复以上操作，但是此时最后一个元素已经是最大数了，所以不需要再比较最后一个元素，只需要比较到 <code>length - 2</code> 的位置。</p>
<div align="center">
<img width="500" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/12/162b895b452b306c?imageslim" data-width="670" data-height="508" src="./32-常考算法题解析_files/162b895b452b306c">
</div>
<p>以下是实现该算法的代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">bubble</span>(<span class="hljs-params">array</span>) </span>{
checkArray(array);
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = array.length - <span class="hljs-number">1</span>; i > <span class="hljs-number">0</span>; i--) {
<span class="hljs-comment">// 从 0 到 `length - 1` 遍历</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = <span class="hljs-number">0</span>; j < i; j++) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (array[j] > array[j + <span class="hljs-number">1</span>]) swap(array, j, j + <span class="hljs-number">1</span>)
}
}
<span class="hljs-keyword">return</span> array;
}
</code></pre><p>该算法的操作次数是一个等差数列 <code>n + (n - 1) + (n - 2) + 1</code> ，去掉常数项以后得出时间复杂度是 O(n * n)</p>
<h3 class="heading" data-id="heading-7">插入排序</h3>
<p>插入排序的原理如下。第一个元素默认是已排序元素，取出下一个元素和当前元素比较，如果当前元素大就交换位置。那么此时第一个元素就是当前的最小数，所以下次取出操作从第三个元素开始，向前对比，重复之前的操作。</p>
<div align="center"><img style="display:block;margin: 0 auto" width="500" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/12/162b895c7e59dcd1?imageslim" data-width="670" data-height="508" src="./32-常考算法题解析_files/162b895c7e59dcd1"></div>
<p>以下是实现该算法的代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">insertion</span>(<span class="hljs-params">array</span>) </span>{
checkArray(array);
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">1</span>; i < array.length; i++) {
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = i - <span class="hljs-number">1</span>; j >= <span class="hljs-number">0</span> && array[j] > array[j + <span class="hljs-number">1</span>]; j--)
swap(array, j, j + <span class="hljs-number">1</span>);
}
<span class="hljs-keyword">return</span> array;
}
</code></pre><p>该算法的操作次数是一个等差数列 <code>n + (n - 1) + (n - 2) + 1</code> ，去掉常数项以后得出时间复杂度是 O(n * n)</p>
<h3 class="heading" data-id="heading-8">选择排序</h3>
<p>选择排序的原理如下。遍历数组，设置最小值的索引为 0，如果取出的值比当前最小值小，就替换最小值索引，遍历完成后，将第一个元素和最小值索引上的值交换。如上操作后，第一个元素就是数组中的最小值，下次遍历就可以从索引 1 开始重复上述操作。</p>
<div align="center"><img style="display:block;margin: 0 auto" width="500" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/13/162bc8ea14567e2e?imageslim" data-width="670" data-height="508" src="./32-常考算法题解析_files/162bc8ea14567e2e"></div>
<p>以下是实现该算法的代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">selection</span>(<span class="hljs-params">array</span>) </span>{
checkArray(array);
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">0</span>; i < array.length - <span class="hljs-number">1</span>; i++) {
<span class="hljs-keyword">let</span> minIndex = i;
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = i + <span class="hljs-number">1</span>; j < array.length; j++) {
minIndex = array[j] < array[minIndex] ? j : minIndex;
}
swap(array, i, minIndex);
}
<span class="hljs-keyword">return</span> array;
}
</code></pre><p>该算法的操作次数是一个等差数列 <code>n + (n - 1) + (n - 2) + 1</code> ，去掉常数项以后得出时间复杂度是 O(n * n)</p>
<h3 class="heading" data-id="heading-9">归并排序</h3>
<p>归并排序的原理如下。递归的将数组两两分开直到最多包含两个元素，然后将数组排序合并，最终合并为排序好的数组。假设我有一组数组 <code>[3, 1, 2, 8, 9, 7, 6]</code>，中间数索引是 3，先排序数组 <code>[3, 1, 2, 8]</code> 。在这个左边数组上，继续拆分直到变成数组包含两个元素（如果数组长度是奇数的话，会有一个拆分数组只包含一个元素）。然后排序数组 <code>[3, 1]</code> 和 <code>[2, 8]</code> ，然后再排序数组 <code>[1, 3, 2, 8]</code> ，这样左边数组就排序完成，然后按照以上思路排序右边数组，最后将数组 <code>[1, 2, 3, 8]</code> 和 <code>[6, 7, 9]</code> 排序。</p>
<div align="center"><img width="500" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/13/162be13c7e30bd86?imageslim" data-width="896" data-height="1008" src="./32-常考算法题解析_files/162be13c7e30bd86"></div>
<p>以下是实现该算法的代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">sort</span>(<span class="hljs-params">array</span>) </span>{
checkArray(array);
mergeSort(array, <span class="hljs-number">0</span>, array.length - <span class="hljs-number">1</span>);
<span class="hljs-keyword">return</span> array;
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">mergeSort</span>(<span class="hljs-params">array, left, right</span>) </span>{
<span class="hljs-comment">// 左右索引相同说明已经只有一个数</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (left === right) <span class="hljs-keyword">return</span>;
<span class="hljs-comment">// 等同于 `left + (right - left) / 2`</span>
<span class="hljs-comment">// 相比 `(left + right) / 2` 来说更加安全，不会溢出</span>
<span class="hljs-comment">// 使用位运算是因为位运算比四则运算快</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> mid = <span class="hljs-built_in">parseInt</span>(left + ((right - left) >> <span class="hljs-number">1</span>));
mergeSort(array, left, mid);
mergeSort(array, mid + <span class="hljs-number">1</span>, right);
<span class="hljs-keyword">let</span> help = [];
<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">0</span>;
<span class="hljs-keyword">let</span> p1 = left;
<span class="hljs-keyword">let</span> p2 = mid + <span class="hljs-number">1</span>;
<span class="hljs-keyword">while</span> (p1 <= mid && p2 <= right) {
help[i++] = array[p1] < array[p2] ? array[p1++] : array[p2++];
}
<span class="hljs-keyword">while</span> (p1 <= mid) {
help[i++] = array[p1++];
}
<span class="hljs-keyword">while</span> (p2 <= right) {
help[i++] = array[p2++];
}
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">0</span>; i < help.length; i++) {
array[left + i] = help[i];
}
<span class="hljs-keyword">return</span> array;
}
</code></pre><p>以上算法使用了递归的思想。递归的本质就是压栈，每递归执行一次函数，就将该函数的信息（比如参数，内部的变量，执行到的行数）压栈，直到遇到终止条件，然后出栈并继续执行函数。对于以上递归函数的调用轨迹如下</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js">mergeSort(data, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">6</span>) <span class="hljs-comment">// mid = 3</span>
mergeSort(data, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">3</span>) <span class="hljs-comment">// mid = 1</span>
mergeSort(data, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">1</span>) <span class="hljs-comment">// mid = 0</span>
mergeSort(data, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-comment">// 遇到终止，回退到上一步</span>
mergeSort(data, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>) <span class="hljs-comment">// 遇到终止，回退到上一步</span>
<span class="hljs-comment">// 排序 p1 = 0, p2 = mid + 1 = 1</span>
<span class="hljs-comment">// 回退到 `mergeSort(data, 0, 3)` 执行下一个递归</span>
mergeSort(<span class="hljs-number">2</span>, <span class="hljs-number">3</span>) <span class="hljs-comment">// mid = 2</span>
mergeSort(<span class="hljs-number">3</span>, <span class="hljs-number">3</span>) <span class="hljs-comment">// 遇到终止，回退到上一步</span>
<span class="hljs-comment">// 排序 p1 = 2, p2 = mid + 1 = 3</span>
<span class="hljs-comment">// 回退到 `mergeSort(data, 0, 3)` 执行合并逻辑</span>
<span class="hljs-comment">// 排序 p1 = 0, p2 = mid + 1 = 2</span>
<span class="hljs-comment">// 执行完毕回退</span>
<span class="hljs-comment">// 左边数组排序完毕，右边也是如上轨迹</span>
</code></pre><p>该算法的操作次数是可以这样计算：递归了两次，每次数据量是数组的一半，并且最后把整个数组迭代了一次，所以得出表达式 <code>2T(N / 2) + T(N)</code> （T 代表时间，N 代表数据量）。根据该表达式可以套用 <a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fwww.wikiwand.com%2Fzh-hans%2F%25E4%25B8%25BB%25E5%25AE%259A%25E7%2590%2586" rel="nofollow noopener noreferrer">该公式</a> 得出时间复杂度为 <code>O(N * logN)</code></p>
<h3 class="heading" data-id="heading-10">快排</h3>
<p>快排的原理如下。随机选取一个数组中的值作为基准值，从左至右取值与基准值对比大小。比基准值小的放数组左边，大的放右边，对比完成后将基准值和第一个比基准值大的值交换位置。然后将数组以基准值的位置分为两部分，继续递归以上操作。</p>
<div align="center"><img width="500" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/16/162cd23e69ca9ea3?imageslim" data-width="824" data-height="506" src="./32-常考算法题解析_files/162cd23e69ca9ea3"></div>
<p>以下是实现该算法的代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">sort</span>(<span class="hljs-params">array</span>) </span>{
checkArray(array);
quickSort(array, <span class="hljs-number">0</span>, array.length - <span class="hljs-number">1</span>);
<span class="hljs-keyword">return</span> array;
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">quickSort</span>(<span class="hljs-params">array, left, right</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (left < right) {
swap(array, , right)
<span class="hljs-comment">// 随机取值，然后和末尾交换，这样做比固定取一个位置的复杂度略低</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> indexs = part(array, <span class="hljs-built_in">parseInt</span>(<span class="hljs-built_in">Math</span>.random() * (right - left + <span class="hljs-number">1</span>)) + left, right);
quickSort(array, left, indexs[<span class="hljs-number">0</span>]);
quickSort(array, indexs[<span class="hljs-number">1</span>] + <span class="hljs-number">1</span>, right);
}
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">part</span>(<span class="hljs-params">array, left, right</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> less = left - <span class="hljs-number">1</span>;
<span class="hljs-keyword">let</span> more = right;
<span class="hljs-keyword">while</span> (left < more) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (array[left] < array[right]) {
<span class="hljs-comment">// 当前值比基准值小，`less` 和 `left` 都加一</span>
++less;
++left;
} <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (array[left] > array[right]) {
<span class="hljs-comment">// 当前值比基准值大，将当前值和右边的值交换</span>
<span class="hljs-comment">// 并且不改变 `left`，因为当前换过来的值还没有判断过大小</span>
swap(array, --more, left);
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
<span class="hljs-comment">// 和基准值相同，只移动下标</span>
left++;
}
}
<span class="hljs-comment">// 将基准值和比基准值大的第一个值交换位置</span>
<span class="hljs-comment">// 这样数组就变成 `[比基准值小, 基准值, 比基准值大]`</span>
swap(array, right, more);
<span class="hljs-keyword">return</span> [less, more];
}
</code></pre><p>该算法的复杂度和归并排序是相同的，但是额外空间复杂度比归并排序少，只需 O(logN)，并且相比归并排序来说，所需的常数时间也更少。</p>
<h4 class="heading" data-id="heading-11">面试题</h4>
<p><strong>Sort Colors</strong>：该题目来自 <a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fleetcode.com%2Fproblems%2Fsort-colors%2Fdescription%2F" rel="nofollow noopener noreferrer">LeetCode</a>，题目需要我们将 <code>[2,0,2,1,1,0]</code> 排序成 <code>[0,0,1,1,2,2]</code> ，这个问题就可以使用三路快排的思想。</p>
<p>以下是代码实现</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-keyword">var</span> sortColors = <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span>(<span class="hljs-params">nums</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> left = <span class="hljs-number">-1</span>;
<span class="hljs-keyword">let</span> right = nums.length;
<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">0</span>;
<span class="hljs-comment">// 下标如果遇到 right，说明已经排序完成</span>
<span class="hljs-keyword">while</span> (i < right) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (nums[i] == <span class="hljs-number">0</span>) {
swap(nums, i++, ++left);
} <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (nums[i] == <span class="hljs-number">1</span>) {
i++;
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
swap(nums, i, --right);
}
}
};
</code></pre><p><strong>Kth Largest Element in an Array</strong>：该题目来自 <a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fleetcode.com%2Fproblems%2Fkth-largest-element-in-an-array%2Fdescription%2F" rel="nofollow noopener noreferrer">LeetCode</a>，题目需要找出数组中第 K 大的元素，这问题也可以使用快排的思路。并且因为是找出第 K 大元素，所以在分离数组的过程中，可以找出需要的元素在哪边，然后只需要排序相应的一边数组就好。</p>
<p>以下是代码实现</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-keyword">var</span> findKthLargest = <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span>(<span class="hljs-params">nums, k</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> l = <span class="hljs-number">0</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> r = nums.length - <span class="hljs-number">1</span>
<span class="hljs-comment">// 得出第 K 大元素的索引位置</span>
k = nums.length - k
<span class="hljs-keyword">while</span> (l < r) {
<span class="hljs-comment">// 分离数组后获得比基准树大的第一个元素索引</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> index = part(nums, l, r)
<span class="hljs-comment">// 判断该索引和 k 的大小</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (index < k) {
l = index + <span class="hljs-number">1</span>
} <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (index > k) {
r = index - <span class="hljs-number">1</span>
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
<span class="hljs-keyword">break</span>
}
}
<span class="hljs-keyword">return</span> nums[k]
};
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">part</span>(<span class="hljs-params">array, left, right</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> less = left - <span class="hljs-number">1</span>;
<span class="hljs-keyword">let</span> more = right;
<span class="hljs-keyword">while</span> (left < more) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (array[left] < array[right]) {
++less;
++left;
} <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (array[left] > array[right]) {
swap(array, --more, left);
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
left++;
}
}
swap(array, right, more);
<span class="hljs-keyword">return</span> more;
}
</code></pre><h3 class="heading" data-id="heading-12">堆排序</h3>
<p>堆排序利用了二叉堆的特性来做，二叉堆通常用数组表示，并且二叉堆是一颗完全二叉树（所有叶节点（最底层的节点）都是从左往右顺序排序，并且其他层的节点都是满的）。二叉堆又分为大根堆与小根堆。</p>
<ul>
<li>大根堆是某个节点的所有子节点的值都比他小</li>
<li>小根堆是某个节点的所有子节点的值都比他大</li>
</ul>
<p>堆排序的原理就是组成一个大根堆或者小根堆。以小根堆为例，某个节点的左边子节点索引是 <code>i * 2 + 1</code>，右边是 <code>i * 2 + 2</code>，父节点是 <code>(i - 1) /2</code>。</p>
<ol>
<li>首先遍历数组，判断该节点的父节点是否比他小，如果小就交换位置并继续判断，直到他的父节点比他大</li>
<li>重新以上操作 1，直到数组首位是最大值</li>
<li>然后将首位和末尾交换位置并将数组长度减一，表示数组末尾已是最大值，不需要再比较大小</li>
<li>对比左右节点哪个大，然后记住大的节点的索引并且和父节点对比大小，如果子节点大就交换位置</li>
<li>重复以上操作 3 - 4 直到整个数组都是大根堆。</li>
</ol>
<div align="center"><img width="500" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/17/162d2a9ff258dfe1?imageslim" data-width="1280" data-height="367" src="./32-常考算法题解析_files/162d2a9ff258dfe1"></div>
<p>以下是实现该算法的代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">heap</span>(<span class="hljs-params">array</span>) </span>{
checkArray(array);
<span class="hljs-comment">// 将最大值交换到首位</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">0</span>; i < array.length; i++) {
heapInsert(array, i);
}
<span class="hljs-keyword">let</span> size = array.length;
<span class="hljs-comment">// 交换首位和末尾</span>
swap(array, <span class="hljs-number">0</span>, --size);
<span class="hljs-keyword">while</span> (size > <span class="hljs-number">0</span>) {
heapify(array, <span class="hljs-number">0</span>, size);
swap(array, <span class="hljs-number">0</span>, --size);
}
<span class="hljs-keyword">return</span> array;
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">heapInsert</span>(<span class="hljs-params">array, index</span>) </span>{
<span class="hljs-comment">// 如果当前节点比父节点大，就交换</span>
<span class="hljs-keyword">while</span> (array[index] > array[<span class="hljs-built_in">parseInt</span>((index - <span class="hljs-number">1</span>) / <span class="hljs-number">2</span>)]) {
swap(array, index, <span class="hljs-built_in">parseInt</span>((index - <span class="hljs-number">1</span>) / <span class="hljs-number">2</span>));
<span class="hljs-comment">// 将索引变成父节点</span>
index = <span class="hljs-built_in">parseInt</span>((index - <span class="hljs-number">1</span>) / <span class="hljs-number">2</span>);
}
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">heapify</span>(<span class="hljs-params">array, index, size</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> left = index * <span class="hljs-number">2</span> + <span class="hljs-number">1</span>;
<span class="hljs-keyword">while</span> (left < size) {
<span class="hljs-comment">// 判断左右节点大小</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> largest =
left + <span class="hljs-number">1</span> < size && array[left] < array[left + <span class="hljs-number">1</span>] ? left + <span class="hljs-number">1</span> : left;
<span class="hljs-comment">// 判断子节点和父节点大小</span>
largest = array[index] < array[largest] ? largest : index;
<span class="hljs-keyword">if</span> (largest === index) <span class="hljs-keyword">break</span>;
swap(array, index, largest);
index = largest;
left = index * <span class="hljs-number">2</span> + <span class="hljs-number">1</span>;
}
}
</code></pre><p>以上代码实现了小根堆，如果需要实现大根堆，只需要把节点对比反一下就好。</p>
<p>该算法的复杂度是 O(logN)</p>
<h3 class="heading" data-id="heading-13">系统自带排序实现</h3>
<p>每个语言的排序内部实现都是不同的。</p>
<p>对于 JS 来说，数组长度大于 10 会采用快排，否则使用插入排序 <a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fv8%2Fv8%2Fblob%2Fad82a40509c5b5b4680d4299c8f08d6c6d31af3c%2Fsrc%2Fjs%2Farray.js%23L760%3A7" rel="nofollow noopener noreferrer">源码实现</a> 。选择插入排序是因为虽然时间复杂度很差，但是在数据量很小的情况下和 <code>O(N * logN)</code>相差无几，然而插入排序需要的常数时间很小，所以相对别的排序来说更快。</p>
<p>对于 Java 来说，还会考虑内部的元素的类型。对于存储对象的数组来说，会采用稳定性好的算法。稳定性的意思就是对于相同值来说，相对顺序不能改变。</p>
<div align="center"><img height="500" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/18/162d7df247dcda00?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1" data-width="440" data-height="727" src="./32-常考算法题解析_files/162d7df247dcda00"></div>
<h2 class="heading" data-id="heading-14">链表</h2>
<h3 class="heading" data-id="heading-15">反转单向链表</h3>
<p>该题目来自 <a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fleetcode.com%2Fproblems%2Freverse-linked-list%2Fdescription%2F" rel="nofollow noopener noreferrer">LeetCode</a>，题目需要将一个单向链表反转。思路很简单，使用三个变量分别表示当前节点和当前节点的前后节点，虽然这题很简单，但是却是一道面试常考题</p>
<p>以下是实现该算法的代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-keyword">var</span> reverseList = <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span>(<span class="hljs-params">head</span>) </span>{
<span class="hljs-comment">// 判断下变量边界问题</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (!head || !head.next) <span class="hljs-keyword">return</span> head
<span class="hljs-comment">// 初始设置为空，因为第一个节点反转后就是尾部，尾部节点指向 null</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> pre = <span class="hljs-literal">null</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> current = head
<span class="hljs-keyword">let</span> next
<span class="hljs-comment">// 判断当前节点是否为空</span>
<span class="hljs-comment">// 不为空就先获取当前节点的下一节点</span>
<span class="hljs-comment">// 然后把当前节点的 next 设为上一个节点</span>
<span class="hljs-comment">// 然后把 current 设为下一个节点，pre 设为当前节点</span>
<span class="hljs-keyword">while</span>(current) {
next = current.next
current.next = pre
pre = current
current = next
}
<span class="hljs-keyword">return</span> pre
};
</code></pre><h2 class="heading" data-id="heading-16">树</h2>
<h3 class="heading" data-id="heading-17">二叉树的先序，中序，后序遍历</h3>
<p>先序遍历表示先访问根节点，然后访问左节点，最后访问右节点。</p>
<p>中序遍历表示先访问左节点，然后访问根节点，最后访问右节点。</p>
<p>后序遍历表示先访问左节点，然后访问右节点，最后访问根节点。</p>
<h4 class="heading" data-id="heading-18">递归实现</h4>
<p>递归实现相当简单，代码如下</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">TreeNode</span>(<span class="hljs-params">val</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">this</span>.val = val;
<span class="hljs-keyword">this</span>.left = <span class="hljs-keyword">this</span>.right = <span class="hljs-literal">null</span>;
}
<span class="hljs-keyword">var</span> traversal = <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span>(<span class="hljs-params">root</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (root) {
<span class="hljs-comment">// 先序</span>
<span class="hljs-built_in">console</span>.log(root);
traversal(root.left);
<span class="hljs-comment">// 中序</span>
<span class="hljs-comment">// console.log(root); </span>
traversal(root.right);
<span class="hljs-comment">// 后序</span>
<span class="hljs-comment">// console.log(root);</span>
}
};
</code></pre><p>对于递归的实现来说，只需要理解每个节点都会被访问三次就明白为什么这样实现了。</p>
<h4 class="heading" data-id="heading-19">非递归实现</h4>
<p>非递归实现使用了栈的结构，通过栈的先进后出模拟递归实现。</p>
<p>以下是先序遍历代码实现</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">pre</span>(<span class="hljs-params">root</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (root) {
<span class="hljs-keyword">let</span> stack = [];
<span class="hljs-comment">// 先将根节点 push</span>
stack.push(root);
<span class="hljs-comment">// 判断栈中是否为空</span>
<span class="hljs-keyword">while</span> (stack.length > <span class="hljs-number">0</span>) {
<span class="hljs-comment">// 弹出栈顶元素</span>
root = stack.pop();
<span class="hljs-built_in">console</span>.log(root);
<span class="hljs-comment">// 因为先序遍历是先左后右，栈是先进后出结构</span>
<span class="hljs-comment">// 所以先 push 右边再 push 左边</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (root.right) {
stack.push(root.right);
}
<span class="hljs-keyword">if</span> (root.left) {
stack.push(root.left);
}
}
}
}
</code></pre><p>以下是中序遍历代码实现</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">mid</span>(<span class="hljs-params">root</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (root) {
<span class="hljs-keyword">let</span> stack = [];
<span class="hljs-comment">// 中序遍历是先左再根最后右</span>
<span class="hljs-comment">// 所以首先应该先把最左边节点遍历到底依次 push 进栈</span>
<span class="hljs-comment">// 当左边没有节点时，就打印栈顶元素，然后寻找右节点</span>
<span class="hljs-comment">// 对于最左边的叶节点来说，可以把它看成是两个 null 节点的父节点</span>
<span class="hljs-comment">// 左边打印不出东西就把父节点拿出来打印，然后再看右节点</span>
<span class="hljs-keyword">while</span> (stack.length > <span class="hljs-number">0</span> || root) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (root) {
stack.push(root);
root = root.left;
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
root = stack.pop();
<span class="hljs-built_in">console</span>.log(root);
root = root.right;
}
}
}
}
</code></pre><p>以下是后序遍历代码实现，该代码使用了两个栈来实现遍历，相比一个栈的遍历来说要容易理解很多</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">pos</span>(<span class="hljs-params">root</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (root) {
<span class="hljs-keyword">let</span> stack1 = [];
<span class="hljs-keyword">let</span> stack2 = [];
<span class="hljs-comment">// 后序遍历是先左再右最后根</span>
<span class="hljs-comment">// 所以对于一个栈来说，应该先 push 根节点</span>
<span class="hljs-comment">// 然后 push 右节点，最后 push 左节点</span>
stack1.push(root);
<span class="hljs-keyword">while</span> (stack1.length > <span class="hljs-number">0</span>) {
root = stack1.pop();
stack2.push(root);
<span class="hljs-keyword">if</span> (root.left) {
stack1.push(root.left);
}
<span class="hljs-keyword">if</span> (root.right) {
stack1.push(root.right);
}
}
<span class="hljs-keyword">while</span> (stack2.length > <span class="hljs-number">0</span>) {
<span class="hljs-built_in">console</span>.log(s2.pop());
}
}
}
</code></pre><h3 class="heading" data-id="heading-20">中序遍历的前驱后继节点</h3>
<p>实现这个算法的前提是节点有一个 <code>parent</code> 的指针指向父节点，根节点指向 <code>null</code> 。</p>
<div align="center"><img width="400" class="lazyload inited loaded" data-src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/4/24/162f61ad8e8588b7?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1" data-width="682" data-height="486" src="./32-常考算法题解析_files/162f61ad8e8588b7"></div>
<p>如图所示，该树的中序遍历结果是 <code>4, 2, 5, 1, 6, 3, 7</code></p>
<h4 class="heading" data-id="heading-21">前驱节点</h4>
<p>对于节点 <code>2</code> 来说，他的前驱节点就是 <code>4</code> ，按照中序遍历原则，可以得出以下结论</p>
<ol>
<li>如果选取的节点的左节点不为空，就找该左节点最右的节点。对于节点 <code>1</code> 来说，他有左节点 <code>2</code> ，那么节点 <code>2</code> 的最右节点就是 <code>5</code></li>
<li>如果左节点为空，且目标节点是父节点的右节点，那么前驱节点为父节点。对于节点 <code>5</code> 来说，没有左节点，且是节点 <code>2</code> 的右节点，所以节点 <code>2</code> 是前驱节点</li>
<li>如果左节点为空，且目标节点是父节点的左节点，向上寻找到第一个是父节点的右节点的节点。对于节点 <code>6</code> 来说，没有左节点，且是节点 <code>3</code> 的左节点，所以向上寻找到节点 <code>1</code> ，发现节点 <code>3</code> 是节点 <code>1</code> 的右节点，所以节点 <code>1</code> 是节点 <code>6</code> 的前驱节点</li>
</ol>
<p>以下是算法实现</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">predecessor</span>(<span class="hljs-params">node</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (!node) <span class="hljs-keyword">return</span>
<span class="hljs-comment">// 结论 1</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (node.left) {
<span class="hljs-keyword">return</span> getRight(node.left)
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
<span class="hljs-keyword">let</span> parent = node.parent
<span class="hljs-comment">// 结论 2 3 的判断</span>
<span class="hljs-keyword">while</span>(parent && parent.right === node) {
node = parent
parent = node.parent
}
<span class="hljs-keyword">return</span> parent
}
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">getRight</span>(<span class="hljs-params">node</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (!node) <span class="hljs-keyword">return</span>
node = node.right
<span class="hljs-keyword">while</span>(node) node = node.right
<span class="hljs-keyword">return</span> node
}
</code></pre><h4 class="heading" data-id="heading-22">后继节点</h4>
<p>对于节点 <code>2</code> 来说，他的后继节点就是 <code>5</code> ，按照中序遍历原则，可以得出以下结论</p>
<ol>
<li>如果有右节点，就找到该右节点的最左节点。对于节点 <code>1</code> 来说，他有右节点 <code>3</code> ，那么节点 <code>3</code> 的最左节点就是 <code>6</code></li>
<li>如果没有右节点，就向上遍历直到找到一个节点是父节点的左节点。对于节点 <code>5</code> 来说，没有右节点，就向上寻找到节点 <code>2</code> ，该节点是父节点 <code>1</code> 的左节点，所以节点 <code>1</code> 是后继节点</li>
</ol>
<p>以下是算法实现</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">successor</span>(<span class="hljs-params">node</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (!node) <span class="hljs-keyword">return</span>
<span class="hljs-comment">// 结论 1</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (node.right) {
<span class="hljs-keyword">return</span> getLeft(node.right)
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
<span class="hljs-comment">// 结论 2</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> parent = node.parent
<span class="hljs-comment">// 判断 parent 为空</span>
<span class="hljs-keyword">while</span>(parent && parent.left === node) {
node = parent
parent = node.parent
}
<span class="hljs-keyword">return</span> parent
}
}
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">getLeft</span>(<span class="hljs-params">node</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (!node) <span class="hljs-keyword">return</span>
node = node.left
<span class="hljs-keyword">while</span>(node) node = node.left
<span class="hljs-keyword">return</span> node
}
</code></pre><h3 class="heading" data-id="heading-23">树的深度</h3>
<p><strong>树的最大深度</strong>：该题目来自 <a target="_blank" href="https://link.juejin.im/?target=https%3A%2F%2Fleetcode.com%2Fproblems%2Fmaximum-depth-of-binary-tree%2Fdescription%2F" rel="nofollow noopener noreferrer">Leetcode</a>，题目需要求出一颗二叉树的最大深度</p>
<p>以下是算法实现</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-keyword">var</span> maxDepth = <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span>(<span class="hljs-params">root</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (!root) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-number">0</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-built_in">Math</span>.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + <span class="hljs-number">1</span>
};
</code></pre><p>对于该递归函数可以这样理解：一旦没有找到节点就会返回 0，每弹出一次递归函数就会加一，树有三层就会得到3。</p>
<h2 class="heading" data-id="heading-24">动态规划</h2>
<p>动态规划背后的基本思想非常简单。就是将一个问题拆分为子问题，一般来说这些子问题都是非常相似的，那么我们可以通过只解决一次每个子问题来达到减少计算量的目的。</p>
<p>一旦得出每个子问题的解，就存储该结果以便下次使用。</p>
<h3 class="heading" data-id="heading-25">斐波那契数列</h3>
<p>斐波那契数列就是从 0 和 1 开始，后面的数都是前两个数之和</p>
<p>0，1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89....</p>
<p>那么显然易见，我们可以通过递归的方式来完成求解斐波那契数列</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">fib</span>(<span class="hljs-params">n</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (n < <span class="hljs-number">2</span> && n >= <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> n
<span class="hljs-keyword">return</span> fib(n - <span class="hljs-number">1</span>) + fib(n - <span class="hljs-number">2</span>)
}
fib(<span class="hljs-number">10</span>)
</code></pre><p>以上代码已经可以完美的解决问题。但是以上解法却存在很严重的性能问题，当 n 越大的时候，需要的时间是指数增长的，这时候就可以通过动态规划来解决这个问题。</p>
<p>动态规划的本质其实就是两点</p>
<ol>
<li>自底向上分解子问题</li>
<li>通过变量存储已经计算过的解</li>
</ol>
<p>根据上面两点，我们的斐波那契数列的动态规划思路也就出来了</p>
<ol>
<li>斐波那契数列从 0 和 1 开始，那么这就是这个子问题的最底层</li>
<li>通过数组来存储每一位所对应的斐波那契数列的值</li>
</ol>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">fib</span>(<span class="hljs-params">n</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> array = <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-built_in">Array</span>(n + <span class="hljs-number">1</span>).fill(<span class="hljs-literal">null</span>)
array[<span class="hljs-number">0</span>] = <span class="hljs-number">0</span>
array[<span class="hljs-number">1</span>] = <span class="hljs-number">1</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">2</span>; i <= n; i++) {
array[i] = array[i - <span class="hljs-number">1</span>] + array[i - <span class="hljs-number">2</span>]
}
<span class="hljs-keyword">return</span> array[n]
}
fib(<span class="hljs-number">10</span>)
</code></pre><h3 class="heading" data-id="heading-26">0 - 1背包问题</h3>
<p>该问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。每个问题只能放入至多一次。</p>
<p>假设我们有以下物品</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center">物品 ID / 重量</th>
<th style="text-align:center">价值</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center">1</td>
<td style="text-align:center">3</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">2</td>
<td style="text-align:center">7</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">12</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>对于一个总容量为 5 的背包来说，我们可以放入重量 2 和 3 的物品来达到背包内的物品总价值最高。</p>
<p>对于这个问题来说，子问题就两个，分别是放物品和不放物品，可以通过以下表格来理解子问题</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center">物品 ID / 剩余容量</th>
<th style="text-align:center">0</th>
<th style="text-align:center">1</th>
<th style="text-align:center">2</th>
<th style="text-align:center">3</th>
<th style="text-align:center">4</th>
<th style="text-align:center">5</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center">1</td>
<td style="text-align:center">0</td>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">3</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">2</td>
<td style="text-align:center">0</td>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">7</td>
<td style="text-align:center">10</td>
<td style="text-align:center">10</td>
<td style="text-align:center">10</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">0</td>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">7</td>
<td style="text-align:center">12</td>
<td style="text-align:center">15</td>
<td style="text-align:center">19</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>直接来分析能放三种物品的情况，也就是最后一行</p>
<ul>
<li>当容量少于 3 时，只取上一行对应的数据，因为当前容量不能容纳物品 3</li>
<li>当容量 为 3 时，考虑两种情况，分别为放入物品 3 和不放物品 3
<ul>
<li>不放物品 3 的情况下，总价值为 10</li>
<li>放入物品 3 的情况下，总价值为 12，所以应该放入物品 3</li>
</ul>
</li>
<li>当容量 为 4 时，考虑两种情况，分别为放入物品 3 和不放物品 3
<ul>
<li>不放物品 3 的情况下，总价值为 10</li>
<li>放入物品 3 的情况下，和放入物品 1 的价值相加，得出总价值为 15，所以应该放入物品 3</li>
</ul>
</li>
<li>当容量 为 5 时，考虑两种情况，分别为放入物品 3 和不放物品 3
<ul>
<li>不放物品 3 的情况下，总价值为 10</li>
<li>放入物品 3 的情况下，和放入物品 2 的价值相加，得出总价值为 19，所以应该放入物品 3</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p>以下代码对照上表更容易理解</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-comment">/**
* @param {*} w 物品重量
* @param {*} v 物品价值
* @param {*} C 总容量
* @returns
*/</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">knapsack</span>(<span class="hljs-params">w, v, C</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">let</span> length = w.length
<span class="hljs-keyword">if</span> (length === <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-number">0</span>
<span class="hljs-comment">// 对照表格，生成的二维数组，第一维代表物品，第二维代表背包剩余容量</span>
<span class="hljs-comment">// 第二维中的元素代表背包物品总价值</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> array = <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-built_in">Array</span>(length).fill(<span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-built_in">Array</span>(C + <span class="hljs-number">1</span>).fill(<span class="hljs-literal">null</span>))
<span class="hljs-comment">// 完成底部子问题的解</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">0</span>; i <= C; i++) {
<span class="hljs-comment">// 对照表格第一行， array[0] 代表物品 1</span>
<span class="hljs-comment">// i 代表剩余总容量</span>
<span class="hljs-comment">// 当剩余总容量大于物品 1 的重量时，记录下背包物品总价值，否则价值为 0</span>
array[<span class="hljs-number">0</span>][i] = i >= w[<span class="hljs-number">0</span>] ? v[<span class="hljs-number">0</span>] : <span class="hljs-number">0</span>
}
<span class="hljs-comment">// 自底向上开始解决子问题，从物品 2 开始</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">1</span>; i < length; i++) {
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = <span class="hljs-number">0</span>; j <= C; j++) {
<span class="hljs-comment">// 这里求解子问题，分别为不放当前物品和放当前物品</span>
<span class="hljs-comment">// 先求不放当前物品的背包总价值，这里的值也就是对应表格中上一行对应的值</span>
array[i][j] = array[i - <span class="hljs-number">1</span>][j]
<span class="hljs-comment">// 判断当前剩余容量是否可以放入当前物品</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (j >= w[i]) {
<span class="hljs-comment">// 可以放入的话，就比大小</span>
<span class="hljs-comment">// 放入当前物品和不放入当前物品，哪个背包总价值大</span>
array[i][j] = <span class="hljs-built_in">Math</span>.max(array[i][j], v[i] + array[i - <span class="hljs-number">1</span>][j - w[i]])
}
}
}
<span class="hljs-keyword">return</span> array[length - <span class="hljs-number">1</span>][C]
}
</code></pre><h3 class="heading" data-id="heading-27">最长递增子序列</h3>
<p>最长递增子序列意思是在一组数字中，找出最长一串递增的数字，比如</p>
<p>0, 3, 4, 17, 2, 8, 6, 10</p>
<p>对于以上这串数字来说，最长递增子序列就是 0, 3, 4, 8, 10，可以通过以下表格更清晰的理解</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center">数字</th>
<th style="text-align:center">0</th>
<th style="text-align:center">3</th>
<th style="text-align:center">4</th>
<th style="text-align:center">17</th>
<th style="text-align:center">2</th>
<th style="text-align:center">8</th>
<th style="text-align:center">6</th>
<th style="text-align:center">10</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center">长度</td>
<td style="text-align:center">1</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td style="text-align:center">3</td>
<td style="text-align:center">4</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td style="text-align:center">4</td>
<td style="text-align:center">4</td>
<td style="text-align:center">5</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>通过以上表格可以很清晰的发现一个规律，找出刚好比当前数字小的数，并且在小的数组成的长度基础上加一。</p>
<p>这个问题的动态思路解法很简单，直接上代码</p>
<pre><code class="hljs js" lang="js"><span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> <span class="hljs-title">lis</span>(<span class="hljs-params">n</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (n.length === <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-number">0</span>
<span class="hljs-comment">// 创建一个和参数相同大小的数组，并填充值为 1</span>
<span class="hljs-keyword">let</span> array = <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-built_in">Array</span>(n.length).fill(<span class="hljs-number">1</span>)
<span class="hljs-comment">// 从索引 1 开始遍历，因为数组已经所有都填充为 1 了</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">1</span>; i < n.length; i++) {
<span class="hljs-comment">// 从索引 0 遍历到 i</span>
<span class="hljs-comment">// 判断索引 i 上的值是否大于之前的值</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = <span class="hljs-number">0</span>; j < i; j++) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (n[i] > n[j]) {
array[i] = <span class="hljs-built_in">Math</span>.max(array[i], <span class="hljs-number">1</span> + array[j])
}
}
}
<span class="hljs-keyword">let</span> res = <span class="hljs-number">1</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-number">0</span>; i < array.length; i++) {
res = <span class="hljs-built_in">Math</span>.max(res, array[i])
}
<span class="hljs-keyword">return</span> res
}
</code></pre></div><section data-v-05bbf43a="" class="book-comments"><div data-v-05bbf43a="" class="box-title">留言</div><div data-v-05bbf43a="" class="comment-box"><div data-v-81313b1e="" data-v-05bbf43a="" class="comment-form comment-form" id="comment"><div data-v-3b1ba6d2="" data-v-afcc6e34="" data-v-81313b1e="" data-src="https://b-gold-cdn.xitu.io/v3/static/img/default-avatar.e30559a.svg" class="lazy avatar avatar loaded" style="background-image: url("https://b-gold-cdn.xitu.io/v3/static/img/default-avatar.e30559a.svg");"></div><textarea data-v-81313b1e="" placeholder="评论将在后台进行审核，审核通过后对所有人可见" class="content-input" style="overflow: hidden; overflow-wrap: break-word; height: 60px;"></textarea><div data-v-81313b1e="" class="action-box" style="display: none;"><div data-v-680eb36d="" data-v-81313b1e="" class="image-uploader image-uploader" style="display: none;"><input data-v-680eb36d="" type="file" class="input"><button data-v-680eb36d="" class="upload-btn"><i data-v-680eb36d="" class="icon ion-image"></i><span data-v-680eb36d="">上传图片</span></button></div><div data-v-81313b1e="" class="submit-box"><span data-v-81313b1e="" class="submit-text">Ctrl or ⌘ + Enter</span><button data-v-81313b1e="" class="submit-btn">评论</button></div></div><!----></div></div><ul data-v-32e5a55b="" data-v-05bbf43a="" st:block="commentList" class="comment-list comment-list"><!----></ul></section></div></div><!----><!----></div></div><div data-v-a9263a68="" data-v-097468bb="" class="book-handle book-direction"><div data-v-a9263a68="" class="step-btn step-btn--prev"><img data-v-a9263a68="" src="./32-常考算法题解析_files/prev.87ad47e.svg"></div><div data-v-a9263a68="" class="step-btn step-btn--next"><img data-v-a9263a68="" src="./32-常考算法题解析_files/next.54d8a35.svg"></div><!----><!----></div><!----></div></div></section><!----><!----><!----><div data-v-1b0b9cb8="" data-v-097468bb="" class="image-viewer-box"><!----></div></div><!----></div>
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</body></html>