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Typescript实现的各种基础算法与数据结构

algorithm-dataStructure-typescript

Typescript实现的各种基础算法与数据结构

参考资料：《算法第四版》

大纲:

• 第一章 通用排序
  • 插入排序
  • 选择排序
  • 希尔排序
  • 归并排序
  • 快速排序
  • 堆排序（优先队列）
• 查找
  • 符号表
  • 二叉查找树
  • 平衡查找树
  • 散列表
• 图
  • 最小生成树
  • 最短路径
• 字符串
  • KMP
  • BM
  • RK
  • 正则表达式
• 动态规划

第一章 通用排序

基础的排序算法：插入排序和选择排序

选择排序的特点是无论数组是否部分有序，比较次数都不变，而插入排序可以有效应对部分有序数组

希尔排序

为了优化插入排序对大规模无序数组的排序效率，引入希尔排序

两种经典NlogN排序

归并排序至多6NlogN次比较，快速排序是适用性很强的排序算法

堆排序

堆（优先队列）这种数据结构可以有效应对一些场景，比如任务调度，基于堆的堆排序是一种优雅的排序算法。

加入针对数字的桶排序、基数排序等将在未来加入

第二章 查找表

符号表

用线性表存储键值对，分为有序符号表和无序符号表两类。无序符号表插入时间复杂度为O(1)，但是查找复杂度为O(n)，而有序符号表经过二分查找算法优化后，插入和查找复杂度都为O(logn)。

二叉查找树

利用树存储键值对，每个节点有两个直接子节点，左边后代键均小于自己的键，右边则都大于。 插入和查找都可以实现O(logn)复杂度，但是容易出现不平衡问题。

红黑树

由23树演变而来，解决二叉查找树容易不平衡的问题。查找或过程中，比较次数最多的情况不会超过比较次数最少情况的两倍。

散列表

插入和查找都可以实现O(1)复杂度的数据结构，存在的问题是哈希冲突，有两种解决方法：拉链法和线性探测法。