js常見演算法實現匯總pdf

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簡介：本書共分為11章。涵蓋的主要內容有：Node.js的概念、應用場景、環境搭建和配置、非同步編程；Node.js的模塊概念及應用、Node.js的設計模式；簡單服務的搭建、Node.js靜態資源管理、文件處理、Cookie和Session實踐、Crypto模塊加密、Node.js與Nginx配合；UDP伺服器的搭建、Node.js與PHP之間合作；Node.js的實現機制、Node.js的原生擴展與應用；Node.js的編碼習慣；Node.js操作MySQL和MongoDB；基於Node.js的Myweb框架的基本設計架構及實現；利用Myweb框架實現一個簡單的Web聊天室；在線聊天室案例和在線中國象棋案例的實現；Node.js的日誌模塊、curl模塊、crontab模塊、forever模塊、xml模塊和郵件發送模塊等應用工具。

本書非常適合從事編程開發的學生、教師、廣大科研人員和工程技術人員研讀。建議閱讀本書的讀者對的語法和PHP的相關知識有的了解。當然，如果你是初學者，本書也是一本難得的參考書。

⑵ web前端javascript能實現什麼演算法或者計算

在Web開發中，JavaScript很重要，演算法也很重要。下面整理了一下一些常見的演算法在JavaScript下的實現，包括二分法、求字元串長度、數組去重、插入排序、選擇排序、希爾排序、快速排序、冒泡法等等。僅僅是為了練手，不保證高效與美觀，或許還有Bug，有時間再完善吧。

1.二分法：

function binary(items,value){

var startIndex=0,

stopIndex=items.length-1,

midlleIndex=(startIndex+stopIndex)>>>1;

while(items[middleIndex]!=value && startIndex

if(items[middleIndex]>value){

stopIndex=middleIndex-1;

}else{

startIndex=middleIndex+1;

}

middleIndex=(startIndex+stopIndex)>>>1;

}

return items[middleIndex]!=value ? false:true;

}

2.十六進制顏色值的隨機生成：

function randomColor(){

var arrHex=["0","2","3","4","5","6","7","8","9","a","b","c","d"],

strHex="#",

index;

for(var i=0;i < 6; i++){

index=Math.round(Math.random()*15);

strHex+=arrHex[index];

}

return strHex;

}

一個求字元串長度的方法：

function GetBytes(str){

var len=str.length,

bytes=len;

for(var i=0;i < len;i++){

if(str.CharCodeAt>255){

bytes++;

}

}

return bytes;

}

3.js實現數組去重：

Array.protype.delRepeat=function(){

var newArray=new Array();

var len=this.length;

for(var i=0;i < len;i++){

for(var j=i+1;j < len;j++)

{

if(this[i]==this[j])

{

++i;

}

}

newArray.push(this[i]);

}

return newArray;

}

4.插入排序。所謂的插入排序，就是將序列中的第一個元素看成一個有序的子序列，然後不段向後比較交換比較交換。

function insertSort(arr){

var key;

for(var j = 1; j < arr.length ; j++){

//排好序的

var i = j - 1;

key = arr[j];

while(i >= 0 && arr[i] > key){

arr[i + 1] = arr[i];

i --;

}

arr[i + 1] = key;

}

return arr;

}

5.選擇排序。其實基本的思想就是從待排序的數組中選擇最小或者最大的，放在起始位置，然後從剩下的數組中選擇最小或者最大的排在這公司數的後面。

function selectionSort(data)

{

var i, j, min, temp , count=data.length;

for(i = 0; i < count - 1; i++) {

/* find the minimum */

min = i;

for (j = i+1; j < count; j++)

{

if (data[j] < data[min])

{ min = j;}

}

/* swap data[i] and data[min] */

temp = data[i];

data[i] = data[min];

data[min] = temp;

}

return data;

}

6.希爾排序，也稱遞減增量排序演算法。其實說到底也是插入排序的變種。

function shellSort(array){

var stepArr = [1750, 701, 301, 132, 57, 23, 10, 4, 1]; //
reverse()在維基上看到這個最優的步長較小數組

var i = 0;

var stepArrLength = stepArr.length;

var len = array.length;

var len2 = parseInt(len/2);

for(;i < stepArrLength; i++){

if(stepArr[i] > len2){

continue;

}

stepSort(stepArr[i]);

}

// 排序一個步長

function stepSort(step){

//console.log(step) 使用的步長統計

var i = 0, j = 0, f, tem, key;

var stepLen = len%step > 0 ? parseInt(len/step) + 1 : len/step;

for(;i < step; i++){// 依次循環列

for(j=1;/*j < stepLen && */step * j + i < len;
j++){//依次循環每列的每行

tem = f = step * j + i;

key = array[f];

while((tem-=step) >= 0){// 依次向上查找

if(array[tem] > key){

array[tem+step] = array[tem];

}else{

break;

}

}

array[tem + step ] = key;

}

}

}

return array;

}

7.快速排序。其實說到底快速排序演算法就系對冒泡排序的一種改進，採用的就是演算法理論中的分治遞歸的思想，說得明白點，它的做法就是：通過一趟排序將待排序的紀錄分割成兩部分，其中一部分的紀錄值比另外一部分的紀錄值要小，就可以繼續分別對這兩部分紀錄進行排序;不段的遞歸實施上面兩個操作，從而實現紀錄值的排序。

function quickSort(arr,l,r){

if(l < r){

var mid=arr[parseInt((l+r)/2)],i=l-1,j=r+1;

while(true){

while(arr[++i] < mid);

while(arr[--j]>mid);

if(i>=j)break;

var temp=arr[i];

arr[i]=arr[j];

arr[j]=temp;

}

quickSort(arr,l,i-1);

quickSort(arr,j+1,r);

}

return arr;

}

8.冒泡法：

function bullSort(array){

var temp;

for(var i=0;i < array.length;i++)

{

for(var j=array.length-1;j > i;j--){

if(array[j] < array[j-1])

{

temp = array[j];

array[j]=array[j-1];

array[j-1]=temp;

}

}

}

return array;

}

⑶ js幾種常見的排序演算法

原理：比較兩個相鄰的元素，將值大的元素交換至右端。

思路：依次比較相鄰的兩個數，將小數放在前面，大數放在後面。即在第一趟：首先比較第1個和第2個數，將小數放前，大數放後。然後比較第2個數和第3個數，將小數放前，大數放後，如此繼續，直至比較最後兩個數，將小數放前，大數放後。重復第一趟步驟，直至全部排序完成。

N個數字要排序完成，總共進行N-1趟排序，每i趟的排序次數為(N-i)次，所以可以用雙重循環語句，外層控制循環多少趟，內層控制每一趟的循環次數。

冒泡排序的優點：每進行一趟排序，就會少比較一次，因為每進行一趟排序都會找出一個較大值。如上例：第一趟比較之後，排在最後的一個數一定是最大的一個數，第二趟排序的時候，只需要比較除了最後一個數以外的其他的數，同樣也能找出一個最大的數排在參與第二趟比較的數後面，第三趟比較的時候，只需要比較除了最後兩個數以外的其他的數，以此類推……也就是說，沒進行一趟比較，每一趟少比較一次，一定程度上減少了演算法的量。

冒泡排序優化版：

一.選擇排序原理

1.每一次從待排序的數據元素中選出最小（或最大）的一個元素，存放在序列的起始位置

2.再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到剛才已排序序列的後面。

3.以此類推，直到全部待排序的數據元素排完。

選擇排序是不穩定的排序方法。例如：序列3，3，2，1， 我們知道第一次遍歷的時候，選擇最後一個元素1和第一個元素3交換，那麼原序列中2個3的相對前後順序就和之前不一樣了，所以選擇排序不是一個穩定的排序演算法。

二.選擇排序時間復雜度

第一次循環比較 n - 1次，第二次循環比較 n - 2次，依次類推，最後一個元素不需要比較，因此共進行 n - 1次循環，最後一次循環比較1次。

因此一共比較1 + 2 + 3 + ... +（n - 2）+（n - 1）次，求和得n2/2 - n / 2 ，忽略系數，取最高指數項，該排序的時間復雜度為O(n2)

選擇排序優化版：

插入排序：

⑷ JS常見排序演算法

排序演算法說明:

（1）對於評述演算法優劣術語的說明

穩定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之後a仍然在b的前面；

不穩定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之後a可能會出現在b的後面；

內排序 ：所有排序操作都在內存中完成；

外排序 ：由於數據太大，因此把數據放在磁碟中，而排序通過磁碟和內存的數據傳輸才能進行；

時間復雜度 : 一個演算法執行所耗費的時間。

空間復雜度 : 運行完一個程序所需內存的大小。

(2)排序演算法圖片總結:

1.冒泡排序:

解析：1.比較相鄰的兩個元素，如果前一個比後一個大，則交換位置。

2.第一輪的時候最後一個元素應該是最大的一個。

3.按照步驟一的方法進行相鄰兩個元素的比較，這個時候由於最後一個元素已經是最大的了，所以最後一個元素不用比較。

2.快速排序:

解析：快速排序是對冒泡排序的一種改進，第一趟排序時將數據分成兩部分，一部分比另一部分的所有數據都要小。然後遞歸調用，在兩邊都實行快速排序。

3.插入排序:

解析：

 （1） 從第一個元素開始，該元素可以認為已經被排序

 （2） 取出下一個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃描

 （3） 如果該元素（已排序）大於新元素，將該元素移到下一位置

 （4） 重復步驟3，直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置

 （5）將新元素插入到下一位置中

 （6） 重復步驟2

2.二分查找:

解析：二分查找，也為折半查找。首先要找到一個中間值，通過與中間值比較，大的放又，小的放在左邊。再在兩邊中尋找中間值，持續以上操作，直到找到所在位置為止。

（1）遞歸方法

（2）非遞歸方法

4.選擇排序:

解析:首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。

以此類推，直到所有元素均排序完畢。

5.希爾排序:

解析:先將整個待排序的記錄序列分割成為若乾子序列分別進行直接插入排序

6.歸並排序:

解析:歸並排序是一種穩定的排序方法。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。

7.堆排序:

解析:堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是

小於（或者大於）它的父節點。

8.計數排序:

 解析:計數排序使用一個額外的數組C，其中第i個元素是待排序數組A中值等於i的元素的個數。然後根據數組C來將A中的元素排到正確的位置。它只能對整數進行排序。

9.桶排序:

解析:假設輸入數據服從均勻分布，將數據分到有限數量的桶里，每個桶再分別排序（有可能再使用別的排序演算法或是以遞歸方式繼續使用桶排序進行排

10.基數排序:

解析:基數排序是按照低位先排序，然後收集；再按照高位排序，然後再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優先順序順序的，先按低優先順序排序，再按高優

先級排序。最後的次序就是高優先順序高的在前，高優先順序相同的低優先順序高的在前。基數排序基於分別排序，分別收集，所以是穩定的。

基數排序 vs 計數排序 vs 桶排序

這三種排序演算法都利用了桶的概念，但對桶的使用方法上有明顯差異：

基數排序：根據鍵值的每位數字來分配桶 計數排序：每個桶只存儲單一鍵值 桶排序：每個桶存儲一定范圍的數值

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書名：數據結構與演算法JavaScript描述

作者：[美] Michael McMillan

譯者：王群鋒

豆瓣評分：6.6

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2014-8

頁數：216

內容簡介：

通過本書的學習，讀者將能自如地選擇最合適的數據結構與演算法，並在JavaScript開發中懂得權衡使用。此外，本書也概述了與數據結構與演算法相關的JavaScript特性。

本書主要內容如下。

數組和列表：最常用的數據結構。

棧和隊列：與列表類似但更復雜的數據結構。

鏈表：如何通過它們克服數組的不足。

字典：將數據以鍵-值對的形式存儲。

散列：適用於快速查找和檢索。

集合：適用於存儲只出現一次的元素。

二叉樹：以層級的形式存儲數據。

圖和圖演算法：網路建模的理想選擇。

演算法：包括排序或搜索數據的演算法。

高級演算法：動態規劃和貪心演算法。

作者簡介：

作者簡介：

Michael McMillan

作為大學老師和程序員，曾編寫過多部受到好評的數據結構與演算法圖書，包括Data Structures and Algorithms Using C#、Data Structures and Algorithms Using Visual Basic.NET，以及其他計算機教程，如Object-Oriented Programming with Visual Basic.NET、C++ Programming: An Introction、Java Programming Tutorial、Perl from the Ground Up等。Michael現在阿肯色州北小石城普瓦斯基技術學院當講師，教授計算機信息系統。他還是北小石城阿肯色大學的兼職講師，教授信息科學。在做講師之前，他曾是阿肯色兒童醫院的一名程序設計師/分析師，負責統計計算和數據分析。

譯者簡介：

王群鋒

1981年生於陝西省富平縣橋西大隊三里村，2004年畢業於西安電子科技大學。畢業後當了一名程序員，現居西安，在IBM西安研發中心從事下一代統計預測軟體的開發工作。

杜歡

淘寶網高級技術專家，2012年加入淘寶，曾就職於雅虎台灣及CISCO。對前端架構、前後端協作有自己的見解，專注於Web產品設計、可用性實施，熱愛標准化。

⑹ js中常見的數據加密與解密的方法

加密在我們前端的開發中也是經常遇見的。本文只把我們常用的加密方法進行總結。不去糾結加密的具體實現方式（密碼學，太龐大了）。

常見的加密演算法基本分為這幾類，

RSA加密：RSA加密演算法是一種非對稱加密演算法。在公開密鑰加密和電子商業中RSA被廣泛使用。（這才是正經的加密演算法）

非對稱加密演算法：非對稱加密演算法需要兩個密鑰：公開密鑰（publickey:簡稱公鑰）和私有密鑰（privatekey:簡稱私鑰）。公鑰與私鑰是一對，如果用公鑰對數據進行加密，只有用對應的私鑰才能解密。因為加密和解密使用的是兩個不同的密鑰，所以這種演算法叫作非對稱加密演算法。

DES全稱為Data Encryption Standard，即數據加密標准，是一種使用密鑰加密的塊演算法

DES演算法的入口參數有三個：Key、Data、Mode。其中Key為7個位元組共56位，是DES演算法的工作密鑰；Data為8個位元組64位，是要被加密或被解密的數據；Mode為DES的工作方式,有兩種:加密或解密。

AES這個標准用來替代原先的DES

DES/AES我們合並在一起介紹其用法和特點

Base64是一種用64個字元來表示任意二進制數據的方法。base64是一種編碼方式而不是加密演算法。只是看上去像是加密而已（嚇唬人）。

⑺ 濡備綍浣跨敤JS瀹炵幇寰淇＄孩鍖呯畻娉

榪欐＄粰澶у跺甫鏉ュ備綍浣跨敤JS瀹炵幇寰淇＄孩鍖呯畻娉曪紝浣跨敤JS瀹炵幇寰淇＄孩鍖呯畻娉曠殑娉ㄦ剰浜嬮」鏈夊摢浜涳紝涓嬮潰灝辨槸瀹炴垬妗堜緥錛屼竴璧鋒潵鐪嬩竴涓嬨
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緇嗗績鐨勬湅鍙嬩細娉ㄦ剰鍒幫紝浣欓濈殑鍊間笉姝ｇ『錛岃繖鏄疛avaScript嫻鐐規暟榪愮畻鐨勫凡鐭ラ棶棰樸傚綋鐒惰В鍐崇殑鏂瑰紡鏈夊緢澶氾紝濡傛灉浣犳湁濂界殑鍔炴硶嬈㈣繋浣犵粰鎴戠暀璦銆
鐩鎬俊鐪嬩簡鏈鏂囨堜緥浣犲凡緇忔帉鎻′簡鏂規硶錛屾洿澶氱簿褰╄峰叧娉℅xl緗戝叾瀹冪浉鍏蟲枃絝狅紒
鎺ㄨ崘闃呰伙細
濡備綍浣跨敤vue涓璮ilter

鎬庢牱浣跨敤vue鍒ゆ柇dom鐨刢lass

⑻ JS常用的排序演算法有哪些，如何實現這些演算法

1.冒泡排序
var bubbleSort = function (arr) {
var flag = true;
var len = arr.length;
for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
flag = true;
for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
var temp = arr[j+1];
arr[j+1] = arr[j];
arr[j] = temp;
flag = false;
}
}
if (flag) {
break;
}
}
};
2.選擇排序
var selectSort = function (arr) {
var min;
for (var i = 0; i < arr.length-1; i++) {
min = i;