算法
- 基础算法:字符串、数组、正则表达式、排序、递归
- 数据结构:堆、栈、队列、链表、矩阵、二叉树
- 高级算法:贪心算法、动态规划
递归
- 定义: 在函数内部自己调用函数自己
- 死递归:没有递归结束条件
- 化归思想:化繁为简,化难为易
斐波那契数列
Fibonacci 数列: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, … 求其第 n 项.
递推关系:fn(n) = fn(n-1) + fn(n - 2)
function fib( n ) {
if ( n == 0 || n == 1 )
return 1;
return fib( n - 1 ) + fib( n - 2 );
}
// fib(5) = fib(4) + fib(3); fib(4) = fib(3) + fib(2);
// fib(3)重复计算,所以借助一个栈存放已经计算过的数列,如果有就直接用,没有就缓存供下次使用
// 优化:
let i = 0;
// 缓存已经计算过的数列
let temp = [];
function fib(n) {
i++;
if(temp[n]) {
return temp[n]
}else {
if(n === 0){
temp[n] = 1
return 1
}else if(n === 1){
temp[n] = 1
return 1
}
temp[n] = fib(n - 1) + fib(n - 2);
return temp[n]
}
}
// 也可以使用for循环
function feibo(n) {
let temp = [1, 1]
if(n === 1 || n == 2) {
return 1
}
for(var i = 2; i < n; i++) {
temp.push(temp[i - 1] + temp[i - 2])
}
return temp[n - 1] // 长度-1
}
feibo(5)
1, 2, 3, 4, 5, ..., 100 求和
foo(100)
就是求1
到100
的和
上面就是利用了化归思想:
- 将 求 100 转换为 求 99
- 将 求 99 转换为 求 98
- ...
- 将求 2 转换为 求 1
- 求 1 结果就是 1
- 即: foo( 1 ) 是 1
function foo(n){
if(n === 1){
return 1;
}
return foo(n-1) + n;
};
foo(100);
求 1, 3, 5, 7, 9, ... 第
n
项的结果与前n
项和. 序号从0
开始
第n
项就是fn(n)
function fn(n) {
if( n == 0 ) {
return 1;
}
return fn(n - 1) + 2;
}
sum( n ) 就是前 n 项和,前 n 项和 等于 第 n 项 + 前 n-1 项的和
function sum( n ) {
if (n == 0) {
return 1;
}
return fn(n) + sum(n - 1);
}
现有数列: 1, 1, 2, 4, 7, 11, 16, … 求 第 n 项, 求前 n 项和.
求第n
项
function fn( n ) {
if( n == 0 )
return 1;
return fn(n - 1) + n - 1;
}
前n
项和
function sum( n ) {
if ( n == 0 )
return 1;
return sum(n - 1) + fn(n);
}
阶乘:一个数字的阶乘表示的是从 1 开始 累乘到这个数字. 例如 3! 表示 1_2_3. 5! 就是 1_2_3_4_5. 规定 0 没有阶乘, 阶乘从1开始。
求n的阶乘
function foo ( n ) {
if ( n == 1 )
return 1;
return foo( n - 1 ) * n;
}
求幂
- 求幂就是求 某一个数 几次方
- 2*2 2 的 平方, 2 的 2 次方
- 求 n 的 m 次方
- 最终要得到一个函数 power( n, m )
- n 的 m 次方就是 m 个 n 相乘 即 n 乘以 (m-1) 个 n 相乘
function power ( n, m ) {
if ( m == 1 )
return n;
return power( n, m - 1 ) * n;
}