JavaScript 算法与数据结构

本仓库包含了多种基于 JavaScript 的算法与数据结构。

每种算法和数据结构都有自己的 README 并提供相关说明以及进一步阅读和 YouTube 视频。

数据结构

数据结构是在计算机中组织和存储数据的一种特殊方式，它可以高效地访问和修改数据。更确切地说，数据结构是数据值的集合，它们之间的关系、函数或操作可以应用于数据。

• 链表

• 队列

• 栈

• 哈希表

• 堆

• 优先队列

• 字典树

• 树

• 二分查找

• AVL 树

• 红黑树

• 后缀树

• 线段树 或 间隔树

• 二叉索引树

• 图 (有向图与无向图)

• 并查集

算法

算法是如何解决一类问题的明确规范。 算法是一组精确定义操作序列的规则。

算法主题

• 数学

• 阶乘

• 斐波那契数

• 素数检测 (排除法)

• 欧几里得算法 - 计算最大公约数（GCD）

• 最小公倍数 (LCM)

• 整数拆分

• 集合

• 笛卡尔积 - 多集合结果

• 幂集 - 该集合的所有子集

• 排列 (有/无重复)

• 组合 (有/无重复)

• 洗牌算法 - 随机置换有限序列

• 最长公共子序列 (LCS)

• 最长递增子序列

• Shortest Common Supersequence (SCS)

• 背包问题 - "0/1" and "Unbound" ones

• 最大子数列问题 - BF算法 与 动态编程

• 字符串

• 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离

• 汉明距离 - 符号不同的位置数

• 克努斯-莫里斯-普拉特算法 - 子串搜索

• 字符串快速查找 - 子串搜索

• 最长公共子串

• 搜索

• 二分查找

• 排序

• 冒泡排序

• 选择排序

• 插入排序

• 堆排序

• 归并排序

• 快速排序

• 希尔排序

• 树

• 深度优先搜索 (DFS)

• 广度优先搜索 (BFS)

• 图

• 深度优先搜索 (DFS)

• 广度优先搜索 (BFS)

• 戴克斯特拉算法m - 找到所有图顶点的最短路径

• 贝尔曼-福特算法 - 找到所有图顶点的最短路径

• 判圈算法 - 对于有向图和无向图（基于DFS和不相交集的版本）

• 普林演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树（MST）

• 克鲁斯克尔演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树（MST）

• 拓撲排序 - DFS 方法

• 关节点 - Tarjan算法（基于DFS）

• 桥 - 基于DFS的算法

• 欧拉路径与一笔画问题 - Fleury的算法 - 一次访问每个边缘

• 哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次

• 强连通分量 - Kosaraju算法

• 旅行推销员问题 - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市

• 未分类

• 汉诺塔

• 八皇后问题

• 骑士巡逻

算法范式

算法范式是基于类的设计的通用方法或方法的算法。 这是一个比算法概念更高的抽象，就像一个 算法是比计算机程序更高的抽象。

BF算法 - 查找所有可能性并选择最佳解决方案

• 最大子数列

• 旅行推销员问题 - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市

贪心法 - 在当前选择最佳选项，不考虑以后情况

• 背包问题

• 戴克斯特拉算法 - 找到所有图顶点的最短路径

• 普里姆算法 - 寻找加权无向图的最小生成树（MST）

• 克鲁斯卡尔算法 - 寻找加权无向图的最小生成树（MST）

• 分治法 - 将问题分成较小的部分，然后解决这些部分

• 二分查找

• 汉诺塔

• 欧几里得算法 - 计算最大公约数（GCD）

• 排列 (有/无重复)

• 组合 (有/无重复)

• 归并排序

• Quicksort

• 树深度优先搜索 (DFS)

• 图深度优先搜索 (DFS)

• 动态编程 - 使用以前找到的子解决方案构建解决方案

• 斐波那契数

• 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离

• 最长公共子序列 (LCS)

• 最长公共子串

• 最长递增子序列

• 最短公共子序列

• 0-1背包问题

• 整数拆分

• 最大子数列

• 贝尔曼-福特算法 - 找到所有图顶点的最短路径

• 回溯法 - 类似于 BF算法 试图产生所有可能的解决方案，但每次生成解决方案测试如果它满足所有条件，那么只有继续生成后续解决方案。 否则回溯并继续寻找不同路径的解决方案。

• 哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次

• 八皇后问题

• 骑士巡逻

• B & B

转载自

https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/edit/master/README.zh-CN.md