扁平数据结构化算法实现和复杂度浅析

前端

2023-12-20 01:41:19

在前端开发领域，数据量通常较小，使得算法的效率往往被忽视。然而，随着前端应用的日益复杂，处理海量数据的情况也逐渐增多。因此，对于前端工程师来说，掌握扁平数据结构化算法及其复杂度至关重要。

数据结构

扁平数据结构是一种简单而高效的数据组织方式，它以线性的方式存储元素，每个元素只能有一个直接后继。常见的数据结构包括数组和链表。

数组：数组是元素的顺序集合，可以通过索引访问每个元素。其插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。
链表：链表是由节点组成的线性结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(1)，但访问特定元素的时间复杂度为 O(n)。

算法

扁平数据结构上常见的算法包括：

排序：将数据按照特定顺序重新排列。常见的排序算法包括快速排序、归并排序和堆排序。
搜索：查找数据中是否存在特定元素。常见的搜索算法包括线性搜索和二分搜索。
遍历：访问数据中的每个元素。常见的遍历方式包括深度优先搜索和广度优先搜索。

复杂度

算法的复杂度衡量算法执行所需的时间或空间资源。常见的复杂度度量包括：

时间复杂度 ：算法所需执行的基本操作的数量。常见的时间复杂度表示法包括 O(1)、O(n)、O(log n) 和 O(n^2)。
空间复杂度 ：算法所需的内存空间。常见的空间复杂度表示法包括 O(1)、O(n) 和 O(n^2)。

实例

排序：快速排序

快速排序是一种递归排序算法，其时间复杂度为 O(n log n)，空间复杂度为 O(1)。该算法通过选择一个基准元素，将数组划分为小于和大于基准的两个子数组，然后递归地对两个子数组进行排序。

function quickSort(arr) {
  if (arr.length <= 1) {
    return arr;
  }

  const pivot = arr[arr.length - 1];
  const left = [];
  const right = [];

  for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
    if (arr[i] <= pivot) {
      left.push(arr[i]);
    } else {
      right.push(arr[i]);
    }
  }

  return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}