javascript數(shù)據(jù)結構與算法之檢索算法
查找數(shù)據(jù)有2種方式,順序查找和二分查找。順序查找適用于元素隨機排列的列表。二分查找適用于元素已排序的列表。二分查找效率更高,但是必須是已經(jīng)排好序的列表元素集合。
一:順序查找
順序查找是從列表的第一個元素開始對列表元素逐個進行判斷,直到找到了想要的結果,或者直到列表的結尾都沒有找到想要找的元素。
代碼如下:
function seqSearch(data,arr) {
for(var i = 0; i < arr.length; ++i) {
if(arr[i] == data) {
return true;
}
}
return false;
}
我們也可以返回匹配元素位置的順序查找函數(shù),代碼如下:
function seqSearch(data,arr) {
for(var i = 0; i < arr.length; ++i) {
if(arr[i] == data) {
return i;
}
}
return -1;
}
二:查找最小值和最大值
在數(shù)組中查找最小值算法如下:
1. 將數(shù)組第一個元素賦值給一個變量,把這個變量作為最小值。
2. 開始遍歷數(shù)組,從第二個元素依次同當前最小值進行比較。
3. 如果當前元素的數(shù)值小于當前最小值,則將當前元素設為新的最小值。
4. 移動到下一個元素,重復步驟3.
5. 當程序結束時,這個變量中存儲的就是最小值。
代碼如下:
function findMin(arr) {
var min = arr[0];
for(var i = 1; i < arr.length; ++i) {
if(arr[i] < min) {
min = arr[i];
}
}
return min;
}
查找最大值算法和上面最小值類似,先將數(shù)組中第一個元素設為最大值,然后循環(huán)對數(shù)組剩余的每個元素與當前最大值進行比較,如果當前元素的值大于當前的最大值,則將該元素的值賦值給最大值。代碼如下:
function findMax(arr) {
var max = arr[0];
for(var i = 1; i < arr.length; ++i) {
if(arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
}
return max;
}
三:二分查找法。
如果你要查找的數(shù)據(jù)是有序的,二分查找算法比順序查找算法效率更高。二分查找算法基本原理如下:
1. 將數(shù)組的第一個位置設置為下邊界(0).
2. 將數(shù)組的最后一個元素所在的位置設置為上邊界(數(shù)組的長度減1)。
3. 若下邊界等于或小于上邊界,則做如下操作:
A. 將中點設置為(上邊界加上下邊界) 除以2.
B. 如果中點的元素小于查詢的值,則將下邊界設置為中點元素所在下標加1.
C. 如果中點的元素大于查詢的值,則將上邊界設置為中點元素所在下標減1.
D. 否則中點元素即為要查找 的數(shù)據(jù),可以進行返回。
代碼如下:
// 二分查找算法
function binSearch(data,arr) {
var lowerBound = 0;
var upperBound = arr.length - 1;
while(lowerBound <= upperBound) {
var mid = Math.floor((upperBound + lowerBound)/2);
if(arr[mid] < data) {
lowerBound = mid + 1;
}else if(arr[mid] > data) {
upperBound = mid - 1;
}else {
return mid;
}
}
return -1;
}
// 快速排序
function qSort(list) {
if(list.length == 0) {
return [];
}
// 存儲小于基準值的值
var left = [];
// 存儲大于基準值的值
var right = [];
var pivot = list[0];
for(var i = 1; i < list.length; i++) {
if(list[i] < pivot) {
left.push(list[i]);
}else {
right.push(list[i])
}
}
return qSort(left).concat(pivot,qSort(right));
}
// 測試代碼
var numbers = [0,9,1,8,7,6,2,3,5,4];
var list = qSort(numbers);
console.log(binSearch(6,list));
四:計算重復次數(shù);
當二分查找算法binSearch()函數(shù)找到某個值時,如果在數(shù)據(jù)集中還有其他相同的值出現(xiàn),那么該函數(shù)會定位在類似值附近,換句話說,其他相同的值可能會出現(xiàn)已找到值的左邊或者右邊。
那么我們最簡單的方案是寫2個循環(huán),一個同時對數(shù)據(jù)集向下遍歷或者向左遍歷,統(tǒng)計重復次數(shù);然后,向上或向右遍歷,統(tǒng)計重復次數(shù)。代碼如下:
// 計算重復次數(shù)
function count(data,arr) {
var count = 0;
var arrs = [];
var position = binSearch(data,arr);
if(position > -1) {
++count;
arrs.push({"index":count});
for(var i = position -1; i > 0; --i) {
if(arr[i] == data) {
++count;
arrs.push({"index":count});
}else {
break;
}
}
for(var i = position + 1; i < arr.length; ++i) {
if(arr[i] == data) {
++count;
arrs.push({"index":count});
}else {
break;
}
}
}
return arrs;
}
// 測試重復次數(shù)的代碼
var arr = [0,1,1,1,2,3,4,5,6,7,8,9];
var arrs = count(1,arr);
console.log(arrs);
console.log(arrs.length);
如下圖所示:

- JavaScript數(shù)據(jù)結構與算法之檢索算法實例分析【順序查找、最大最小值、自組織查詢】
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