Pretty Algorithms 项目教程

最新推荐文章于 2024-09-25 08:05:38 发布

郁欣秋

最新推荐文章于 2024-09-25 08:05:38 发布

阅读量913

点赞数 11

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01119/article/details/142200062

Pretty Algorithms 项目教程

pretty-algorithms 🌊 Pretty, common and useful algorithms with modern JS and beautiful tests 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretty-algorithms

1. 项目介绍

Pretty Algorithms 是一个用现代 JavaScript 实现的常见和有用的算法库。该项目旨在通过简洁、易懂的代码展示各种算法的实现，并附带实际应用示例。代码使用标准的 ES6 JavaScript，并结合 TypeScript 类型注解以提高代码的清晰度。所有算法都通过 Jest 进行了测试，并使用了自定义的美丽快照。

项目特点：

使用现代 JavaScript (ES6) 编写
结合 TypeScript 类型注解，提高代码可读性
通过 Jest 进行测试，确保代码的正确性
附带实际应用示例，帮助理解算法的使用场景

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/jiayihu/pretty-algorithms.git
cd pretty-algorithms

2.2 安装依赖

使用 npm 安装项目依赖：

npm install

2.3 运行测试

运行测试以确保所有算法正常工作：

npm test

2.4 查看代码

你可以通过查看 algorithms 目录下的代码来学习各种算法的实现。每个算法都有详细的注释和测试用例。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 活动选择问题

应用场景： 活动选择问题用于在给定的时间范围内选择不冲突的活动。例如，在安排会议室时，可以使用该算法来选择最佳的活动时间。

代码示例：

// 活动选择问题的实现
function activitySelection(start, finish) {
    let n = start.length;
    let i = 0;
    console.log("Selected activities:");
    console.log(i);

    for (let j = 1; j < n; j++) {
        if (start[j] >= finish[i]) {
            console.log(j);
            i = j;
        }
    }
}

3.2 最长公共子序列

应用场景： 最长公共子序列问题用于找到两个序列中最长的公共子序列。该算法在数据比较、生物信息学（如 DNA 序列比较）和版本控制系统（如 Git）中广泛应用。

代码示例：

// 最长公共子序列的实现
function longestCommonSubsequence(X, Y) {
    let m = X.length;
    let n = Y.length;
    let L = Array(m + 1).fill(0).map(() => Array(n + 1).fill(0));

    for (let i = 0; i <= m; i++) {
        for (let j = 0; j <= n; j++) {
            if (i === 0 || j === 0)
                L[i][j] = 0;
            else if (X[i - 1] === Y[j - 1])
                L[i][j] = L[i - 1][j - 1] + 1;
            else
                L[i][j] = Math.max(L[i - 1][j], L[i][j - 1]);
        }
    }
    return L[m][n];
}