全网精简版JS数据结构——搜索算法

搜索算法就是找想要元素的下标

顺序搜索

将每一个元素和要找的元素比较，最低效

  //顺序搜索
  function searcn(arr,val){
for(let i=0;i<arr.length;i++){
  if(val===arr[i]){
    return i
  }
  return -1
}
  }

二分搜索

从按从小到大的数组中最中间的数开始找，如果大就往右边，小就往左边。

  function binarySearch(find,arr,start,end){
    
  }

需要在函数中传入三个参数，分别是要找的数，数组，开始数字和结束数字。以为最中间的数是开头和结尾的索引值end和start相加除以2再加start的索引值

      function quickStore() {
        const { length } = arr
        if (length < 2) {
          return arr
        }
        let base = arr[0]
        let minArr = arr.slice(1).filter(item => item >= base)
        let maxArr = arr.slick(1).filter(item => item < base)
        return quickStore(minArr).contact(base).contact(quickStore(maxArrft))
      }
  function binarySearch(find,arr,start,end){
    start=start||0
    end=end||arr.length-1
    arr=quickStore(arr)
    if(start<=end){
      if(arr[start]===find)
      return start
      if(arr[end]===find)
      return end
    }
    return -1
  }
  searcn([5,4,2,5,1,6,7],6)

封装一个快速排序的算法提前排好arr，处理找到数刚好是开头或者尾部的数

找到中间值：

let mid=（end-start)/2+start

设start为x,end结尾为y (x-y)/2+x=x/2+y/2

所以可以简化为

    let mid=Math.ceil((end+start)/2)

完整代码

  function binarySearch(find,arr,start,end){
    start=start||0
    end=end||arr.length-1
    arr=quickStore(arr)
    if(start<=end&&find>=arr[start]&&find<=arr[end]){
      if(arr[start]===find)
      return start
      if(arr[end]===find)
      return end
    }
    let mid=Math.ceil((end+start)/2)
    if(arr[mid]==find){
    return mid }
    else if(arr[mid]>find){
return binarySearch(find,arr,start,mid)
    }
    else if(arr[mid]<find){
      return binarySearch(find,arr,mid+1,end)
    }
    return -1
  }
  binarySearch([5,4,2,5,1,6,7],6)

内插搜索

改良版的二分搜索，二分总是检查mid位置上的值，而内插搜索根据要搜索的值检查数组中的不同地方，针对数字分布均匀的数，也需要提前按从小到大排好数组中的数字，和二分搜索差不多，只需要修改一句：把mid中间值改为

    let mid=start+Math.floor(find -arr[start])/(arr[end]- find)*(end-start)