web前端算法简介

发布时间:2024年01月11日

前端web算法

前端web算法涉及到一系列在前端开发中常用的算法和数据结构,主要用于优化页面性能、提高用户体验和解决前端开发中的实际问题。

常见的前端web算法内容

常见的前端web算法内容包括但不限于:

  1. 搜索算法(二分查找、线性搜索等)
  2. 排序算法(冒泡排序、快速排序、归并排序等)
  3. 数据结构(数组、链表、栈、队列、树等)
  4. 图算法(广度优先搜索、深度优先搜索等)
  5. 字符串算法(字符串匹配、正则表达式等)
  6. 动态规划(解决页面布局、优化资源加载等)

举例说明:

在前端开发中,可能需要使用二分查找算法来在有序数组中快速查找某个值的位置,以提高搜索效率。

又或者,使用动态规划算法来优化页面布局,根据不同设备尺寸和分辨率调整元素布局,以实现响应式设计。

这些算法和数据结构的应用能够帮助前端开发者解决实际问题,提高页面性能和用户体验。

数据结构

计算机存储或者组织数据的方式

数据结构是指在计算机中组织和存储数据的方式。

它包括了一系列的数据元素,以及这些数据元素之间的关系和操作。

数据结构能够帮助我们有效地管理和操作数据,同时也可以影响算法的设计和效率。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树等。

这些数据结构在不同的情况下都有不同的优势和适用性。

常用的数据结构包括:

  1. 数组(Array):一种线性结构,可以存储相同类型的元素,通过索引访问元素。
  2. 链表(Linked List):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引用。
  3. 栈(Stack):一种后进先出(LIFO)的数据结构,只允许在一端进行插入和删除操作。
  4. 队列(Queue):一种先进先出(FIFO)的数据结构,允许在一端插入,在另一端删除。
  5. 树(Tree):一种非线性结构,包含父子关系的节点,如二叉树、二叉搜索树等。
  6. 图(Graph):由节点和边组成的非线性结构,用于表示实体之间的关系。
  7. 哈希表(Hash Table):通过哈希函数将键映射到值的数据结构,用于快速查找和插入。
  8. 堆(Heap):一种特殊的树形数据结构,常用于实现优先队列和堆排序。

这些数据结构在计算机科学和软件开发中都有广泛的应用。

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算法

解决问题的方式

算法与逻辑

算法:
  • 定义: 算法是解决特定问题或执行特定任务的一系列步骤和规则。它是一种精确定义的计算过程,可以用来解决数学问题、处理数据、自动化推理等。
  • 特点: 算法通常是有限的、确定的、可行的,并且能够产生正确的结果。
  • 作用: 算法在计算机科学中起着关键作用,用于搜索、排序、优化、数据分析等各种领域的问题。
逻辑:
  • 定义: 逻辑是思考和推理的规则和原则,用于有效地处理信息和形成结论。它涉及判断、推理和论证。
  • 特点: 逻辑是一种系统性的方法,用来对信息和观点进行分析和评估,并从中得出合乎逻辑的结论。
  • 作用: 逻辑是哲学、数学、计算机科学等领域的基础,它帮助我们正确地推理、证明和解决问题。
联系:
  • 关联: 算法需要符合逻辑规则,因为一个良好的算法应当是合乎逻辑的、能够产生正确结果的。
  • 关系: 逻辑提供了分析问题和设计算法的方法,而算法则是根据逻辑规则实现具体任务的步骤。

总的来说,逻辑提供了思考和推理问题的基本规则,而算法则是按照这些规则设计和执行特定任务的步骤。

在计算机科学中,逻辑和算法是紧密相关的,二者共同促进了程序设计和问题解决的发展。

时间复杂度

时间复杂度是什么

执行当前算法所 “需花费的时间”

时间复杂度是衡量算法执行时间所需操作次数的度量。它通常用大O符号来表示,例如O(n)、O(n^2)等。时间复杂度越低,算法执行所需的时间就越短。

常见的时间复杂度包括:

  1. O(1):常数时间复杂度,表示算法的执行时间不随输入规模变化而变化,例如对单个元素的访问。
  2. O(log n):对数时间复杂度,通常出现在二分查找等算法中。
  3. O(n):线性时间复杂度,算法的执行时间与输入规模成正比,例如遍历数组。
  4. O(n log n):线性对数时间复杂度,通常出现在快速排序、归并排序等分治算法中。
  5. O(n2)、O(n3):平方、立方时间复杂度,通常出现在嵌套循环的算法中。

选择合适的算法和数据结构可以使时间复杂度最小化,从而提高算法的执行效率。

时间复杂度能干什么

写代码过程中,就可以大概知道代码运行速度

时间复杂度是一种衡量算法效率的方法,可以用来比较不同算法的运行时间。

通过分析算法的时间复杂度,我们可以:

  1. 了解算法在输入规模增大时的运行时间变化情况,从而预测算法的性能表现。
  2. 选择最优的算法来解决特定问题,以确保在大规模数据情况下有较高的效率。
  3. 进行算法优化和改进,以减少算法的运行时间。

时间复杂度能够帮助我们理解和分析算法的效率,指导我们在编写和选择算法时做出更合理的决策。

时间复杂度表示方法

大写O,出自《解析数论》

大O表示法:使用大O符号来表示算法的时间复杂度。

O表示有很多,例举几个: O(1)、O(n)、O(n^2)、O(log n)…

O(n)表示算法的运行时间与输入规模n成线性关系,O(n^2)表示算法的运行时间与输入规模n的平方成正比。

O(1) 复杂度 – 除了循环和递归意外情形

执行时间不受某个变量(n)影响

// O(1)
const a = 1;
const b = 2;

// 时间复杂度: O(1)

function fun( num ){
  return num++;
}

fun(6)
fun(6)
fun(6)
fun(6)
fun(6)
// 时间复杂度: O(1)
O(n) 复杂度 --单层循环/遍历

循环,代码会执行n遍

//0(n)
let n = 100;
for(let i=0;i<n;i++){
  console.log( i );
}
// 时间复杂度: O(n)
function fun( n ){
  // O(1)
  let i = 1;
  i += 2;

  // O(n)
  for( var k=0;k<n; k++){
    console.log( k );
  }
}

fun( 10 );

// 时间复杂度: O(1) + O(n) = O(n)
O(n^2) 复杂度 – 循环嵌套
function foo(){
  let arr = [];
  for(let i =0;i<n;i++){
    arr.push( [] );
    for(let k =0;k<n;k++){
      arr[k].push('a');
    }
  }
}
foo( 10 ); 
// 时间复杂度: O(n)* O(n) = O(n^2)
O(log n) 复杂度
//0(TogN)

let i=1;
const n =6

while( i<n ){
  i=i*2;
}
// 时间复杂度: O(log n)

空间复杂度

空间复杂度是什么

执行当前算法需要占用大概多少内存空间

空间复杂度是算法在执行过程中所需的内存空间大小。

时间复杂度表示方法

通常用大O符号来表示,例如O(1)、O(n)、O(n^2)等。

  • O(1)表示空间复杂度是常量,与输入规模无关;
  • O(n)表示空间复杂度与输入规模成正比;
  • O(n^2)表示空间复杂度与输入规模的平方成正比。

在设计算法时,需要考虑空间复杂度,以确保程序在运行时不会占用过多的内存空间。

O(1) 复杂度
let a = 1;
a++

// 空间复杂度: O(1)
O(n) 复杂度 – 循环嵌套
let n = 100; 
let arr = []; 

for(let i=0;i<n;i++){
  arr.push(1);
} 

// 空间复杂度: O(n)
O(n^2) 复杂度 – 循环嵌套
let n = 100;
let arr = [];
for(let i=0;i<n;i++){
  arr.push([]);
  for(let k=0;k<n;k++){
    arr[j].push('');
  }
}
// 空间复杂度: O(n^2)

时间复杂度与空间复杂度

区分与联系

时间复杂度和空间复杂度是分别用来衡量算法 执行时间占用空间 的指标。

它们之间存在联系,但又有一些区别。

时间复杂度 (Time Complexity)衡量的是算法执行所需的时间。它表示随着输入规模的增加,算法执行所需的时间增长的趋势。

通常用大O符号来表示时间复杂度。

时间复杂度描述的是算法的运行时间与输入规模之间的关系。

空间复杂度 (Space Complexity)衡量的是算法在执行过程中所占用的内存空间。

它表示随着输入规模的增加,算法所需的额外空间的增长趋势。

同样,空间复杂度也用大O符号来表示。

区分:

  • 时间复杂度关注的是算法的 执行时间,而空间复杂度关注的是算法占用的 内存空间
  • 时间复杂度是对算法运行 时间复杂度 ,而空间复杂度是对算法占用 内存空间的度量

联系:

  • 时间复杂度和空间复杂度都是 度量算法性能 的重要指标,它们都关注算法在 输入规模增大 时的表现。
  • 一些算法中,时间复杂度和空间复杂度之间 存在权衡关系

有些算法可能在时间复杂度较低的情况下,需要占用较高的空间;相反,有些算法可能在空间复杂度较低的情况下,需要更多的执行时间。

归纳: 时间复杂度和空间复杂度是用来评估算法性能的指标,它们分别关注算法的执行时间和占用空间。在设计和分析算法时,我们需要综合考虑这两个指标,以找到最优的解决方案。

衡量标准有什么区别

时间复杂度和空间复杂度作为算法性能的度量指标,有以下区别的衡量标准:

时间复杂度的衡量标准:
执行时间:

时间复杂度主要关注的是算法执行所需的时间。

操作次数:

时间复杂度以算法中的基本操作次数为基础,来描述算法执行的时间增长趋势。

输入规模:

时间复杂度随着输入规模的增加而增加,反映了算法处理更大数据量时所需的时间。

空间复杂度的衡量标准:
内存占用:

空间复杂度主要关注的是算法在执行过程中所占用的内存空间。

额外空间:

空间复杂度是除了输入数据本身之外,算法执行过程中额外所需的空间大小。

输入规模:

空间复杂度通常与输入规模无关,它表示算法执行过程中所需的额外空间随着问题规模增加的趋势。

总结

时间复杂度通过分析算法中的基本操作次数,以及这些操作在不同输入规模下的执行时间,来衡量算法的执行效率。

而空间复杂度则关注算法执行过程中所占用的内存空间大小,衡量算法的内存利用情况。

两者都是评估算法性能的重要指标,但关注的方面不同。

在算法设计和分析中,我们需要综合考虑时间复杂度和空间复杂度,以找到最优的解决方案。

衡量标准举例

下面举例说明时间复杂度和空间复杂度的衡量:

时间复杂度的举例

考虑一个简单的排序算法,如冒泡排序。

在最坏情况下,冒泡排序需要比较n(n-1)/2次,其中n是待排序数据的数量。

因此,冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。

另一个例子是二分查找算法。

在一组有序数据中查找某个值,二分查找的时间复杂度为O(log n),其中n是数据的数量。

空间复杂度的举例

考虑一个求斐波那契数列的算法。

一个简单的递归实现会占用大量的空间,因为每次调用时都需要存储前面的结果。

例如,计算Fibonacci(5)需要计算Fibonacci(4)和Fibonacci(3),而计算Fibonacci(4)需要计算Fibonacci(3)和Fibonacci(2)。

递归实现的空间复杂度为O(n)。

相反,迭代实现的空间复杂度为O(1),因为它只需要存储前两个结果即可计算后续的结果。这种实现方式在处理大规模数据时更加高效。

时间复杂度和空间复杂度是算法性能评估的重要指标。

在算法设计和分析时,需要综合考虑这两个因素,以找到最优的解决方案。

二者举例

时间复杂度的举例:
线性搜索:

假设有一个包含n个元素的数组,我们要在数组中查找一个特定的元素。

在最坏的情况下,即元素不在数组中或者在最后一个位置,线性搜索的时间复杂度为O(n),因为需要遍历整个数组。

插入排序:

插入排序是一种简单的排序算法。

在最坏的情况下,即待排序的数组是逆序的,插入排序的时间复杂度为O(n^2)。

因为每个元素都需要与已排序部分的元素进行比较和移动。

空间复杂度的举例:
快速排序:

快速排序是一种常用的排序算法,它使用递归实现。

在每次递归调用时,快速排序需要使用额外的堆栈空间来保存函数的调用信息。

在最坏的情况下,即待排序的数组已经是有序的或者逆序的,快速排序的空间复杂度为O(n),因为递归调用的深度为n。

动态规划:

动态规划是一种解决最优化问题的算法思想。

在动态规划的过程中,通常需要创建一个二维数组或者其他数据结构来保存中间结果。

这些额外的数据结构会占用一定的空间,因此动态规划的空间复杂度可以是O(n^2)或者更高,取决于问题的规模。

需要注意的是,时间复杂度和空间复杂度都是基于算法的输入规模进行分析的,因此在不同的情况下,同一个算法的复杂度可能会有所不同。

以上举例仅用于说明概念,实际应用中需要根据具体情况进行分析和评估。

文章来源:https://blog.csdn.net/BradenHan/article/details/135418461
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