js 算法面试题

数列与排序算法解析

1 给你一组数据 找出规律 写一个方法 传入位置n输出第n个位置的数据,n从1开始算.输入8输出21

1,1,2,3,5,8,13,21,34,55

思路:观察数据规律可以知道每一项都是前两项的数据之和

 方法1 递归   f(n)=f(n-1)+f(n-2)

 function f(n) {
      if(n<=2)return 1
      return f(n-1)+f(n-2)
  }
  alert(f(10))

方法2 迭代

     第一项和第二项都是固定的1 ,传入3,只需要执行一次便可以得到结果,传入4需要执行两次 传入n需要执行n-2次

function f(n) {
      var n1=1
      var n2=1
      var n3=0//这是我们要求的结果,初始值为0
     for(var i=0;i<n-2;i++){
         n3=n1+n2
         n1=n2
         n2=n3
     }
     return n3
  }
  alert(f(10))

2 冒泡排序法(从小到大排序)

 冒泡排序的思想就是相邻的两两比较,如果第一项比第二项大则交换位置,否则不交换,继续比较,一轮完成后,最大的就排在了最后的位置,然后进行第二轮比较,第二轮

是从头开始到n-1的位置结束,第i轮的结束位置就是n-i-1

function test(arr) {
    var n=arr.length
    var temp=""
    for(var i=0;i<n;i++){
        for(var j=0;j<n-i;j++){
            if(arr[j]>arr[j+1]){
                temp=arr[j]
                arr[j]=arr[j+1]
                arr[j+1]=temp
            }
        }
    }
    return arr
}
var arr=[9,3,6,1,8,3,4,2,6,4,9]
    alert(test(arr))

3 选择排序法(从小到大)

   选择排序的思想是第一轮 拿第一项与后面的每一项进行对比,如果第一项比与之比较的那一项大,则交换,这样一轮比较完成后最小的就在第一个位置了,第二轮再从第二个位置开始进行比较,以此类推

方法1 思路完全按照选择排序的思路进行

function test(arr) {
    var n=arr.length
    var temp=""
  for(var i=0;i<n;i++){
        for(var j=i+1;j<n;j++){
            debugger
            if(arr[i]>arr[j]){
                temp=arr[j]
                arr[j]=arr[i]
                arr[i]=temp
            }
            debugger
        }
  }
  return arr
}
var arr=[9,3,6,1,8,3,4,2,6,4,9]
    alert(test(arr))
方法2   借助一个新容器存放每轮比较的第一个位置的数据,同时数组本身删除这个数据

function test(arr) {
    var n=arr.length;//用来控制循环次数
  var result=[];
  var temp=""
  for(var i=0;i<n;i++){//因为arr.length
      for(var j=1;j<arr.length;j++){//这里的arr.length是变化的
          if(arr[0]>arr[j]){
              temp=arr[0]
              arr[0]=arr[j]
              arr[j]=temp;
          }
      }
     result.push(arr[0])
      arr.splice(0,1)
  }
  return result;
}
var arr=[9,3,6,1,8,3,4,2,6,4,9]
    alert(test(arr))
### JavaScript递归算法面试题 #### 尾递归优化 在JavaScript中,尾递归是一种特殊的递归形式,在这种情况下,函数返回值不包含任何在其后的操作。这意味着编译器或解释器可以在当前栈帧上重用相同的内存空间来执行下一次递归调用,从而避免增加新的栈帧并减少潜在的堆栈溢出风险。 考虑如下计算阶乘的例子: ```javascript function tailFactorial(n, total) { if (n === 1) return total; return tailFactorial(n - 1, n * total); } console.log(tailFactorial(5, 1)); // 输出:120 ``` 此代码展示了如何通过传递累积的结果作为额外参数来进行尾递归来实现阶乘运算[^1]。 #### 普通递归对比 对于非尾部位置上的递归调用,则每次都会创建一个新的上下文环境,并将其压入调用栈直到达到基础条件为止;而当这些条件满足之后再逐层弹出直至最外层完成整个过程。这通常会占用更多的资源并且可能导致性能问题或者超出最大允许深度错误。 例如普通的斐波那契数列求解方式可能不是最优的选择因为存在大量的重复子问题求解: ```javascript // 不推荐的方式——简单但低效 function fibonacciSimple(num){ if(num<=1)return num; else return fibonacciSimple(num-1)+fibonacciSimple(num-2); } // 更好的方法可以采用记忆化技术或是迭代版本 let memo={}; function fibonacciMemoized(num){ if(memo[num])return memo[num]; if(num<=1)memo[num]=num; else memo[num]=fibonacciMemoized(num-1)+fibonacciMemoized(num-2); return memo[num]; } ``` 上述例子说明了不同类型的递归及其效率差异[^3]。 #### 实际应用场景中的递归 除了理论性的练习之外,实际开发过程中也会遇到很多适合运用到递归思维解决的问题场景,比如遍历树形结构的数据、解析嵌套对象等等。下面给出一个简单的DOM节点查找案例: ```javascript function findElementById(rootNode,id){ let result=null; const traverse=(node)=>{ if(node.id===id){result=node;} node.children.forEach(child=>traverse(child)); }; traverse(rootNode); return result; } ``` 这段程序利用了递归的思想去深入每一个层次下的HTML元素来找寻指定ID对应的那个特定标签。
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