前言
上一篇文章，寫了一些出去面試會考到的筆試題，不是很全(哈哈哈，基本上都是靠腦子記的，有些都忘記了～)
傳送門在這裡：2018年6月前端面試經歷(上)～～～
這篇我會寫出一些我碰到的演算法題，解法不統一，希望大家能多多的提供自己的想法和程式碼～
演算法題
1）快速排序
思路:
- 隨機選擇陣列中的一個數 A，以這個數為基準
- 其他數字跟這個數進行比較，比這個數小的放在其左邊，大的放到其右邊
- 經過一次迴圈之後，A 左邊為小於 A 的，右邊為大於 A 的
- 這時候將左邊和右邊的數再遞迴上面的過程
const Arr = [85, 24, 63, 45, 17, 31, 96, 50];
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
let pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
let pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
let left = [];
let right = [];
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i]);
} else {
right.push(arr[i]);
}
}
// 遞迴
return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}
console.log(quickSort(Arr));
ps:
這是阮老師的一個快排寫法，網上對於這個的爭論很多，第一說了阮老師不應該用splice去取值，應該用下標，還有就是不應該每次都從新開倆個新陣列。
其實我覺得演算法題重要的是思路，實現的方式有很多，不一定說誰對誰錯，效率越好的演算法的確是我們想要的，但是更多的理解一些不同的實現思路，我覺得也是可以的～。
複製程式碼這裡是不同的聲音： 面試官：阮一峰版的快速排序完全是錯的
2）二分排序法
二分查詢法主要是解決「在一堆有序的數中找出指定的數」這類問題，不管這些數是一維陣列還是多維陣列，只要有序，就可以用二分查詢來優化。
二分查詢是一種「分治」思想的演算法，大概流程如下：
- 陣列中排在中間的數字 A，與要找的數字比較大小
- 因為陣列是有序的，所以： a) A 較大則說明要查詢的數字應該從前半部分查詢 b) A
- 較小則說明應該從查詢數字的後半部分查詢
- 這樣不斷查詢縮小數量級（扔掉一半資料），直到找完陣列為止
題目：在一個二維陣列中，每一行都按照從左到右遞增的順序排序，每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個函式，輸入這樣的一個二維陣列和一個整數，判斷陣列中是否含有該整數。
function Find(target, array) {
let i = 0;
let j = array[i].length - 1;
while (i < array.length && j >= 0) {
if (array[i][j] < target) {
i++;
} else if (array[i][j] > target) {
j--;
} else {
return true;
}
}
return false;
}
//測試用例
console.log(Find(10, [
[1, 2, 3, 4],
[5, 9, 10, 11],
[13, 20, 21, 23]
])
);
複製程式碼3）解析url後的引數
function parseParam(url) {
let obj = {};
let arr = url.split("?");
if (arr.length == 1) { //判斷沒有問號
return "無引數"
}
let total = arr[1].split("&");
for (let i = 0; i < total.length; i++) {
let single = total[i].split("=");
if (single[0] == '') { //判斷有？但是沒有引數
return '無引數'
}
if (!single[1]) {
obj[single[0]] = true;
} else {
if (obj[single[0]]) {
let concat
if (!Array.isArray(obj[single[0]])) { //判斷是否陣列
concat = [obj[single[0]]]
} else {
concat = obj[single[0]];
}
concat.push(single[1]);
concat = new Set(concat);
concat = Array.from(concat) //陣列去重
obj[single[0]] = concat
} else {
obj[single[0]] = decodeURI(single[1]) //進行轉碼
}
}
}
return obj
}
var url = 'http://www.baidu.com/?user=huixin&id=123&id=456&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&enabled';
var params = parseParam(url)
console.log(params)
複製程式碼4）實現一個簡單的模版引擎：
列：我叫a,年齡b，性別c； let data = { name: '小明', age: 18, } 沒有定義的返回undefined
let template = '我是{name}，年齡{age}，性別{sex}';
let data = {
name: '小明',
age: 18,
}
const reg= /({([a-zA-Z]+)})/g;
var r= '',regrounp={};
while( r = reg.exec(template) ){
Object.defineProperty(regrounp,r[2],{
enumerable:true,
value:r[2]
})
}
var render = (template,regrounp)=>{
var result='';
for( key in regrounp){
if(data[key] == undefined){
result = (result || template).replace(new RegExp(`{${regrounp[key]}}`,"g"),undefined);
}else{
result = (result || template).replace(new RegExp(`{${regrounp[key]}}`,"g"),data[key]);
}
}
return result
}
let newtemple = render(template, regrounp);
console.log(newtemple) // 結果： 我是小明，年齡18，性別undefined
複製程式碼這裡不試不知道，{}這樣宣告的物件，可以直接列舉，Object.defineProperty宣告出的物件，如果不定義enumerable:true的話，是不能用for-in 列舉的。
這裡有一片很好的文章 推薦 編寫一個簡單的JavaScript模板引擎
5）如何快速讓字串變成已千為精度的數字
function exchange(num) {
num += ''; //轉成字串
if (num.length <= 3) {
return num;
}
num = num.replace(/\d{1,3}(?=(\d{3})+$)/g, (v) => {
console.log(v)
return v + ',';
});
return num;
}
console.log(exchange(1234567));
複製程式碼6) 實現 JS 物件的深拷貝
深拷貝就是在拷貝資料的時候，將資料的所有引用結構都拷貝一份。簡單的說就是，在記憶體中存在兩個資料結構完全相同又相互獨立的資料，將引用型型別進行復制，而不是隻複製其引用關係。
分析下怎麼做 深拷貝 ：
- 首先假設深拷貝這個方法已經完成，為 deepClone
- 要拷貝一個資料，我們肯定要去遍歷它的屬性，如果這個物件的屬性仍是物件，繼續使用這個方法，如此往復
function deepClone(o1, o2) {
for (let k in o2) {
if (typeof o2[k] === 'object') {
o1[k] = {};
deepClone(o1[k], o2[k]);
} else {
o1[k] = o2[k];
}
}
}
// 測試用例
let obj = {
a: 1,
b: [1, 2, 3],
c: {}
};
let emptyObj = Object.create(null);
deepClone(emptyObj, obj);
console.log(emptyObj.a == obj.a);
console.log(emptyObj.b == obj.b);
複製程式碼遞迴容易造成爆棧，尾部呼叫可以解決遞迴的這個問題，Chrome 的 V8 引擎做了尾部呼叫優化，我們在寫程式碼的時候也要注意尾部呼叫寫法。遞迴的爆棧問題可以通過將遞迴改寫成列舉的方式來解決，就是通過for或者while來代替遞迴。
7) 求斐波那契數列（兔子數列） 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...中的第 n 項
下面的程式碼中count記錄遞迴的次數，我們看下兩種差異性的程式碼中的count的值：
let count = 0;
function fn(n) {
let cache = {};
function _fn(n) {
if (cache[n]) {
return cache[n];
}
count++;
if (n == 1 || n == 2) {
return 1;
}
let prev = _fn(n - 1);
cache[n - 1] = prev;
let next = _fn(n - 2);
cache[n - 2] = next;
return prev + next;
}
return _fn(n);
}
let count2 = 0;
function fn2(n) {
count2++;
if (n == 1 || n == 2) {
return 1;
}
return fn2(n - 1) + fn2(n - 2);
}
console.log(fn(20), count); // 6765 20
console.log(fn2(20), count2); // 6765 13529
複製程式碼8）演算法的效率
演算法的好壞可以通過演算法複雜度來衡量，演算法複雜度包括時間複雜度和空間複雜度兩個。時間複雜度由於好估算、好評估等特點，是面試中考查的重點。空間複雜度在面試中考查得不多。
常見的時間複雜度有：
- 常數階
O(1) - 對數階
O(logN) - 線性階
O(n) - 線性對數階
O(nlogN) - 平方階
O(n^2) - 立方階
O(n^3) - !k次方階
O(n^k) - 指數階
O(2^n)
隨著問題規模 n 的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
一般做演算法複雜度分析的時候，遵循下面的技巧：
- 看看有幾重迴圈，一般來說一重就是O(n)，兩重就是 O(n^2)，以此類推
- 如果有二分，則為O(logN)
- 保留最高項，去除常數項
題目：分析下面程式碼的演算法複雜度
let i =0; // 語句執行一次
while (i < n) { // 語句執行 n 次
console.log(`Current i is ${i}`); //語句執行 n 次
i++; // 語句執行 n 次
}
根據註釋可以得到，演算法複雜度為1 + n + n + n = 1 + 3n，去除常數項，為O(n)。
複製程式碼演算法題其實還有很多，比如二叉樹的增刪改查等，推薦大家晚上空出時間都去看看～還是挺有意思的～
延伸資源：
彩蛋
hr面試
1）你覺得你是什麼樣的人？
2）為什麼離職？
3）你最不滿意以前領導的什麼地方？
4）你平時週末都幹什麼？
5）你做的最喜歡的專案是什麼？為什麼？
6）喜歡什麼樣的團隊？
預告：跟新完了這篇，下一篇是面試官的面試了，由於我的技術棧是react，所以接下來的主題是圍繞著
react～