随笔分类 - 算法
摘要：方式一：map实现 class LRU { constructor(size) { this.size = size; this.cache = new Map(); } get(key) { if (this.cache.has(key)) { const value = this.cache.g
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摘要：二叉树的右侧视图，使用层序遍历实现，需要先获取带有层级的二维数组，再将数组中每个数组的最后一个值获取到，即为右侧视图。 给定一个二叉树的 根节点 root，想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。 示例 1: 输入: [1,2,3,null,5,null,4]输出:
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摘要：/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val undefined ? 0 : val) * this.left = (left undefined
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摘要：var inorderTraversal = function (root) { // 迭代 if (!root) { return []; } let res = []; let stack = []; while (stack.length > 0||root) { // 循环遍历，将所有左节点
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摘要：var postorderTraversal = function (root) { // 迭代,前序遍历是根左右，后序为左右根，将前序实现为根右左，再将数组反转即得后序遍历，左右根 // if (!root) { // return []; // } // let res = []; // let
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摘要：递归要比迭代更耗时一些。 // 前序遍历：根左右 // 中序遍历：左根右 // 后序遍历：左右根 var preorderTraversal = function (root) { if (!root) { return []; } // 迭代 let res = []; let stack = [
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摘要：写一个函数，输入 n ，求斐波那契（Fibonacci）数列的第 n 项（即 F(N)）。斐波那契数列的定义如下： F(0) = 0, F(1) = 1F(N) = F(N - 1) + F(N - 2), 其中 N > 1.斐波那契数列由 0 和 1 开始，之后的斐波那契数就是由之前的两数相加而得
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摘要：// 剑指 Offer II 077. 链表排序 /** * @param {ListNode} head * @return {ListNode} */ var sortList = function (head) { // 1. 首先判断当前链表不存在 ，或链表只有一个节点，则直接返回 head
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摘要：归并排序使用分而治之的概念对给定的元素列表进行排序。它将问题分解为较小的子问题，直到它们变得足够简单以至可以直接解决为止。 以下是归并排序的步骤： 1、将给定的列表分为两半（如果列表中的元素数为奇数，则使其大致相等）。 2、以相同的方式继续划分子数组，直到只剩下单个元素数组。 3、从单个元素数组开始
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摘要：// 桶排序 // 公式 // 桶的数量 = （（最大值 - 最小值）/ 数组长度） + 1 // 元素所属桶的位置 =（ 元素大小 - 最小值）/ 数组长度 function bucketSort(arr) { let min = Math.min(...arr); let max = Math.
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摘要：// 1.两数之和 // set 存每一位被需要的值，作为key , 值为当前位置的 index // 然后继续遍历下一位，判断下一位是否就是已经存起来的被需要的值 // 如果是，则直接返回当时被需要时那一位的索引 及 当前索引 function sum(nums, target) { let ma
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摘要：归并排序是一个O(nlogn)的算法，其基本思想就是一个分治的策略，先进行划分，然后再进行合并，下面举个例子。有这样一组数据： [5,4,1,22,12,32,45,21] 如果对它进行归并排序的话，首先将它从中间分开，这样，它就被分成了两个数组： [5,4,1,22]与 [12,32,45,21]
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