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JavaScript 演算法與資料結構

這個知識庫包含許多 JavaScript 的資料結構與演算法的基礎範例。 每個演算法和資料結構都有其個別的文件，內有相關的解釋以及更多相關的文章或Youtube影片連結。

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資料結構

資料結構是一個電腦用來組織和排序資料的特定方式，透過這樣的方式資料可以有效率地被讀取以及修改。更精確地說，一個資料結構是一個資料值的集合、彼此間的關係，函數或者運作可以應用於資料上。

• 鏈結串列
• 貯列
• 堆疊
• 雜湊表
• 堆
• 優先貯列
• 字典樹
• 樹
  • 二元搜尋樹
  • AVL樹
  • 紅黑樹
• 圖 (有向跟無向皆包含)
• 互斥集

演算法

演算法是一個如何解決一類問題的非模糊規格。演算法是一個具有精確地定義了一系列運作的規則的集合

演算法議題分類

• 數學類
  • 階層
  • 費伯納西數列
  • Primality Test (排除法)
  • 歐幾里得算法 - 計算最大公因數 (GCD)
  • 最小公倍數 (LCM)
  • 整數拆分
• 集合
  • 笛卡爾積 - 多個集合的乘積
  • 冪集合 - 所有集合的子集合
  • 排列 (有/無重複)
  • 组合 (有/無重複)
  • 洗牌算法 - 隨機置換一有限序列
  • 最長共同子序列 (LCS)
  • 最長遞增子序列
  • Shortest Common Supersequence (SCS)
  • 背包問題 - "0/1" and "Unbound" ones
  • 最大子序列問題 - 暴力法以及動態編程的(Kadane's)版本
• 字串
  • 萊文斯坦距離 - 兩序列間的最小編輯距離
  • 漢明距離 - number of positions at which the symbols are different
  • KMP 演算法 - 子字串搜尋
  • Rabin Karp 演算法 - 子字串搜尋
  • 最長共通子序列
• 搜尋
  • 二元搜尋
• 排序
  • 氣泡排序
  • 選擇排序
  • 插入排序
  • 堆排序
  • 合併排序
  • 快速排序
  • 希爾排序
• 樹
  • 深度優先搜尋 (DFS)
  • 廣度優先搜尋 (BFS)
• 圖
  • 深度優先搜尋 (DFS)
  • 廣度優先搜尋 (BFS)
  • Dijkstra 演算法 - 找到所有圖頂點的最短路徑
  • Bellman-Ford 演算法 - 找到所有圖頂點的最短路徑
  • Detect Cycle - for both directed and undirected graphs (DFS and Disjoint Set based versions)
  • Prim’s 演算法 - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph
  • Kruskal’s 演算法 - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph
  • 拓撲排序 - DFS method
  • 關節點 - Tarjan's algorithm (DFS based)
  • 橋 - DFS based algorithm
  • 尤拉路徑及尤拉環 - Fleury's algorithm - Visit every edge exactly once
  • 漢彌爾頓環 - Visit every vertex exactly once
  • 強連通組件 - Kosaraju's algorithm
  • 旅行推銷員問題 - shortest possible route that visits each city and returns to the origin city
• 未分類
  • 河內塔
  • N-皇后問題
  • 騎士走棋盤

演算法範型

演算法的範型是一個泛用方法或設計一類底層演算法的方式。它是一個比演算法的概念更高階的抽象化，就像是演算法是比電腦程式更高階的抽象化。

• 暴力法 - 尋遍所有的可能解然後選取最好的解
  • 最大子序列
  • 旅行推銷員問題 - shortest possible route that visits each city and returns to the origin city
• 貪婪法 - choose the best option at the current time, without any consideration for the future
  • 未定背包問題
  • Dijkstra 演算法 - 找到所有圖頂點的最短路徑
  • Prim’s 演算法 - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph
  • Kruskal’s 演算法 - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph
• 分治法 - divide the problem into smaller parts and then solve those parts
  • 二元搜尋
  • 河內塔
  • 歐幾里得演算法 - calculate the Greatest Common Divisor (GCD)
  • 排列 (有/無重複)
  • 组合 (有/無重複)
  • 合併排序
  • 快速排序
  • 樹深度優先搜尋 (DFS)
  • 圖深度優先搜尋 (DFS)
• 動態編程 - build up to a solution using previously found sub-solutions
  • 費伯納西數列
  • 萊溫斯坦距離 - minimum edit distance between two sequences
  • 最長共同子序列 (LCS)
  • 最長共同子字串
  • 最長遞增子序列
  • 最短共同子序列
  • 0/1背包問題
  • 整數拆分
  • 最大子序列
  • Bellman-Ford 演算法 - finding shortest path to all graph vertices
• 回溯法 - 用類似暴力法來嘗試產生所有可能解，但每次只在能滿足所有測試條件，且只有繼續產生子序列方案來產生的解決方案。否則回溯並尋找不同路徑的解決方案。
  • 漢彌爾頓迴路 - Visit every vertex exactly once
  • N-皇后問題
  • 騎士走棋盤
• Branch & Bound

如何使用本知識庫

安裝所有必須套件

npm install

執行所有測試

npm test

以名稱執行該測試

npm test -- -t 'LinkedList'

練習場

你可以透過在./src/playground/playground.js裡面的檔案練習資料結構以及演算法，並且撰寫在./src/playground/__test__/playground.test.js裡面的測試程式。

接著直接執行下列的指令來測試你練習的 code 是否如預期運作：

npm test -- -t 'playground'

有用的資訊

參考

▶ Data Structures and Algorithms on YouTube

大 O 標記

特別用大 O 標記演算法增長度的排序。

資料來源: Big O Cheat Sheet.

下列列出幾個常用的 Big O 標記以及其不同大小資料量輸入後的運算效能比較。

Big O 標記	10個資料量需花費的時間	100個資料量需花費的時間	1000個資料量需花費的時間
O(1)	1	1	1
O(log N)	3	6	9
O(N)	10	100	1000
O(N log N)	30	600	9000
O(N^2)	100	10000	1000000
O(2^N)	1024	1.26e+29	1.07e+301
O(N!)	3628800	9.3e+157	4.02e+2567

資料結構運作複雜度

資料結構	存取	搜尋	插入	刪除
陣列	1	n	n	n
堆疊	n	n	1	1
貯列	n	n	1	1
鏈結串列	n	n	1	1
雜湊表	-	n	n	n
二元搜尋樹	n	n	n	n
B-Tree	log(n)	log(n)	log(n)	log(n)
紅黑樹	log(n)	log(n)	log(n)	log(n)
AVL Tree	log(n)	log(n)	log(n)	log(n)

陣列搜尋演算法複雜度

名稱	最佳	平均	最差	記憶體	穩定
氣派排序	n	n^2	n^2	1	Yes
插入排序	n	n^2	n^2	1	Yes
選擇排序	n^2	n^2	n^2	1	No
Heap 排序	n log(n)	n log(n)	n log(n)	1	No
合併排序	n log(n)	n log(n)	n log(n)	n	Yes
快速排序	n log(n)	n log(n)	n^2	log(n)	No
希爾排序	n log(n)	由gap sequence決定	n (log(n))^2	1	No