تحتوي هذا مقالة على أمثلة عديدة تستند إلى الخوارزميات الشائعة وهياكل البيانات في الجافا سكريبت.
كل خوارزمية وهياكل البيانات لها برنامج README منفصل خاص بها مع التفسيرات والروابط ذات الصلة لمزيد من القراءة (بما في ذلك تلك إلى مقاطع فيديو YouTube).
اقرأ هذا في لغات أخرى: 简体中文, 繁體中文, 한국어, 日本語, Polski, Français, Español, Português, Русский, Türk, Italiana, Tiếng Việt, Deutsch
☝ ملاحضة هذا المشروع مخصص للاستخدام لأغراض التعلم والبحث فقط ، و ** ليست ** معدة للاستخدام في الإنتاج
هياكل البيانات هي طريقة خاصة لتنظيم البيانات وتخزينها في جهاز الكمبيوتر بحيث يمكن الوصول إليها وتعديلها بكفاءة. بتعبير أدق ، هيكل البيانات هو مجموعة من البيانات القيم والعلاقات فيما بينها والوظائف أو العمليات التي يمكن تطبيقها عليها البيانات.
B
- مبتدئ, A
- المتقدمة
B
قائمة مرتبطةB
قائمة مرتبطة بشكل مضاعفB
طابور, QueueB
كومةB
جدول التجزئةB
كومة -الحد الأقصى والحد الأدنى من إصدارات الكومةB
طابور الأولويةA
تريA
شجرةA
شجرة البحث الثنائيةA
شجرة AVLA
شجرة الأحمر والأسودA
شجرة القطعة - مع أمثلة على استفسارات النطاق الأدنى / الأقصى / المجموعA
شجرة فينويك (شجرة ثنائية مفهرسة)
A
Graph (كلاهما موجه وغير موجه)A
مجموعة منفصلةA
مرشح بلوم
الخوارزمية هي تحديد لا لبس فيه لكيفية حل فئة من المشاكل. أنه مجموعة من القواعد التي تحدد بدقة تسلسل العمليات.
B
- مبتدئ ، A
- متقدم
-
رياضيات
B
معالجة البتB
عامليB
رقم فيبوناتشي - الإصدارات الكلاسيكية والمغلقةB
اختبار البدائية (طريقة تقسيم المحاكمة)B
الخوارزمية الإقليدية - احسب القاسم المشترك الأكبر (GCD)B
أقل مضاعف مشترك (LCM)B
منخل إراتوستينس - إيجاد جميع الأعداد الأولية حتى أي حد معينB
هي قوة اثنين - تحقق مما إذا كان الرقم هو قوة اثنين (الخوارزميات الساذجة والبتية)B
مثلث باسكالB
عدد مركب - الأعداد المركبة والعمليات الأساسية معهمB
راديان ودرجة - راديان لدرجة التحويل والعكسB
تشغيل سريعB
طريقة هورنر - تقييم متعدد الحدودA
قسم صحيحA
الجذر التربيعي - طريقة نيوتنA
خوارزمية ليو هوي π - π حسابات تقريبية على أساس N-gonsA
تحويل فورييه المنفصل - حلل وظيفة الوقت (إشارة) في الترددات التي يتكون منها
-
مجموعات
B
المنتج الديكارتي - منتج من مجموعات متعددةB
فيشر ييتس شافل - التقليب العشوائي لتسلسل محدودA
مجموعة الطاقة - جميع المجموعات الفرعية للمجموعة (حلول البت والتتبع التراجعي)A
التباديل (مع وبدون التكرار)A
مجموعات (مع وبدون التكرار)A
أطول نتيجة مشتركة (LCS)A
أطول زيادة متتاليةA
أقصر تسلسل فائق مشترك (SCS)A
مشكلة حقيبة الظهر - "0/1" و "غير منضم"A
الحد الأقصى من Subarray -إصدارات "القوة الغاشمة" و "البرمجة الديناميكية" (كادان)A
مجموع الجمع - ابحث عن جميع التركيبات التي تشكل مبلغًا محددًا
-
سلاسل
B
مسافة هامنج - عدد المواقف التي تختلف فيها الرموزA
المسافة ليفنشتاين - الحد الأدنى لمسافة التحرير بين تسلسلينA
خوارزمية كنوث - موريس - برات (خوارزمية KMP) - بحث السلسلة الفرعية (مطابقة النمط)A
خوارزمية Z - بحث سلسلة فرعية (مطابقة النمط)A
خوارزمية رابين كارب - بحث السلسلة الفرعيةA
أطول سلسلة فرعية مشتركةA
مطابقة التعبير العادي
-
عمليات البحث
B
البحث الخطيB
بحث سريع (أو حظر البحث) - ابحث في مصفوفة مرتبةB
بحث ثنائي - البحث في مجموعة مرتبةB
بحث الاستيفاء - البحث في مجموعة مرتبة موزعة بشكل موحد
-
فرز
B
Bubble SortB
Selection SortB
Insertion SortB
Heap SortB
Merge SortB
Quicksort - عمليات التنفيذ في المكان وغير في المكانB
ShellsortB
Counting SortB
Radix Sort
-
القوائم المرتبطة
-
الأشجار
B
Depth-First Search (DFS)B
Breadth-First Search (BFS)
-
الرسوم البيانية
B
Depth-First Search (DFS)B
Breadth-First Search (BFS)B
Kruskal’s Algorithm - إيجاد الحد الأدنى من شجرة الامتداد (MST) للرسم البياني الموزون غير الموجهA
Dijkstra Algorithm -إيجاد أقصر المسارات لجميع رؤوس الرسم البياني من رأس واحدA
Bellman-Ford Algorithm - إيجاد أقصر المسارات لجميع رؤوس الرسم البياني من رأس واحدA
Floyd-Warshall Algorithm - إيجاد أقصر المسارات بين جميع أزواج الرؤوسA
Detect Cycle - لكل من الرسوم البيانية الموجهة وغير الموجهة (الإصدارات القائمة على DFS و Disjoint Set)A
Prim’s Algorithm - إيجاد الحد الأدنى من شجرة الامتداد (MST) للرسم البياني الموزون غير الموجهA
Topological Sorting - طريقة البحث العمق الأول (DFS)A
Articulation Points - خوارزمية تارجان (تعتمد على DFS)A
Bridges - خوارزمية تعتمد على DFSA
Eulerian Path and Eulerian Circuit - خوارزمية فلوري - قم بزيارة كل حافة مرة واحدة بالضبطA
Hamiltonian Cycle - قم بزيارة كل قمة مرة واحدة بالضبطA
Strongly Connected Components - خوارزمية KosarajuA
Travelling Salesman Problem - أقصر طريق ممكن يزور كل مدينة ويعود إلى المدينة الأصلية
-
**التشفير
B
Polynomial Hash - المتداول دالة التجزئة على أساس متعدد الحدودB
Caesar Cipher - استبدال بسيط للشفرات
-
التعلم الالي
B
NanoNeuron - 7 وظائف JS بسيطة توضح كيف يمكن للآلات أن تتعلم بالفعل (الانتشار إلى الأمام / الخلف)
-
غير مصنف
B
Tower of HanoiB
Square Matrix Rotation - خوارزمية في المكانB
Jump Game - التراجع ، البرمجة الديناميكية (من أعلى إلى أسفل + من أسفل إلى أعلى) والأمثلة الجشعةB
Unique Paths - التراجع والبرمجة الديناميكية والأمثلة القائمة على مثلث باسكالB
Rain Terraces - محاصرة مشكلة مياه الأمطار (البرمجة الديناميكية وإصدارات القوة الغاشمة)B
Recursive Staircase - احسب عدد الطرق للوصول إلى القمة (4 حلول)A
N-Queens ProblemA
Knight's Tour
النموذج الحسابي هو طريقة أو نهج عام يكمن وراء تصميم الفصل من الخوارزميات. إنه تجريد أعلى من مفهوم الخوارزمية ، تمامًا مثل الخوارزمية هي تجريد أعلى من برنامج الكمبيوتر.
-
القوة الغاشمة - انظر في جميع الاحتمالات وحدد الحل الأفضل
B
Linear SearchB
Rain Terraces - محاصرة مشكلة مياه الأمطارB
Recursive Staircase - احسب عدد الطرق للوصول إلى القمةA
Maximum SubarrayA
Travelling Salesman Problem - أقصر طريق ممكن يزور كل مدينة ويعود إلى المدينة الأصليةA
Discrete Fourier Transform - حلل وظيفة الوقت (إشارة) في الترددات التي يتكون منها
-
جشع - اختر الخيار الأفضل في الوقت الحالي ، دون أي اعتبار للمستقبل
B
Jump GameA
Unbound Knapsack ProblemA
Dijkstra Algorithm - إيجاد أقصر مسار لجميع رؤوس الرسم البيانيA
Prim’s Algorithm - إيجاد الحد الأدنى من شجرة الامتداد (MST) للرسم البياني الموزون غير الموجهA
Kruskal’s Algorithm - إيجاد الحد الأدنى من شجرة الامتداد (MST) للرسم البياني الموزون غير الموجه
-
فرق تسد - قسّم المشكلة إلى أجزاء أصغر ثم حل تلك الأجزاء
B
Binary SearchB
Tower of HanoiB
Pascal's TriangleB
Euclidean Algorithm - حساب القاسم المشترك الأكبر (GCD)B
Merge SortB
QuicksortB
Tree Depth-First Search (DFS)B
Graph Depth-First Search (DFS)B
Jump GameB
Fast PoweringA
Permutations (مع التكرار وبدونه)A
Combinations (مع التكرار وبدونه)
-
البرمجة الديناميكية - بناء حل باستخدام الحلول الفرعية التي تم العثور عليها مسبقًا
B
Fibonacci NumberB
Jump GameB
Unique PathsB
Rain Terraces - محاصرة مشكلة مياه الأمطارB
Recursive Staircase - احسب عدد الطرق للوصول إلى القمةA
Levenshtein Distance - الحد الأدنى لمسافة التحرير بين تسلسلينA
Longest Common Subsequence (LCS)A
Longest Common SubstringA
Longest Increasing SubsequenceA
Shortest Common SupersequenceA
0/1 Knapsack ProblemA
Integer PartitionA
Maximum SubarrayA
Bellman-Ford Algorithm - إيجاد أقصر مسار لجميع رؤوس الرسم البيانيA
Floyd-Warshall Algorithm - إيجاد أقصر المسارات بين جميع أزواج الرؤوسA
Regular Expression Matching
-
التراجع - على غرار القوة الغاشمة ، حاول إنشاء جميع الحلول الممكنة ، ولكن في كل مرة تقوم فيها بإنشاء الحل التالي الذي تختبره إذا استوفت جميع الشروط ، وعندها فقط استمر في إنشاء الحلول اللاحقة. خلاف ذلك ، تراجع ، واذهب إلى طريق مختلف لإيجاد حل. عادةً ما يتم استخدام اجتياز DFS لمساحة الدولة.
B
Jump GameB
Unique PathsB
Power Set - جميع المجموعات الفرعية للمجموعةA
Hamiltonian Cycle - قم بزيارة كل قمة مرة واحدة بالضبطA
N-Queens ProblemA
Knight's TourA
Combination Sum - ابحث عن جميع التركيبات التي تشكل مبلغًا محددًا
-
** Branch & Bound ** - تذكر الحل الأقل تكلفة الموجود في كل مرحلة من مراحل التراجع البحث ، واستخدام تكلفة الحل الأقل تكلفة الموجود حتى الآن بحد أدنى لتكلفة الحل الأقل تكلفة للمشكلة ، من أجل تجاهل الحلول الجزئية بتكاليف أكبر من تم العثور على حل بأقل تكلفة حتى الآن. اجتياز BFS عادةً بالاشتراك مع اجتياز DFS لمساحة الحالة يتم استخدام الشجرة.
تثبيت كل التبعيات
npm install
قم بتشغيل ESLint
قد ترغب في تشغيله للتحقق من جودة الكود.
npm run lint
قم بإجراء جميع الاختبارات
npm test
قم بإجراء الاختبارات بالاسم
npm test -- 'LinkedList'
ملعب
يمكنك اللعب بهياكل البيانات والخوارزميات في ملف . /src/playground/playground.js
والكتابة
اختبارات لها في ./src/playground/__test__/playground.test.js
.
ثم قم ببساطة بتشغيل الأمر التالي لاختبار ما إذا كان كود الملعب الخاص بك يعمل كما هو متوقع:
npm test -- 'playground'
▶ هياكل البيانات والخوارزميات على موقع يوتيوب
- يتم استخدام Big O notation لتصنيف الخوارزميات وفقًا لكيفية نمو متطلبات وقت التشغيل أو المساحة مع نمو حجم الإدخال. قد تجد في الرسم البياني أدناه الأوامر الأكثر شيوعًا لنمو الخوارزميات المحددة في تBig O notation.
مصدر: Big O Cheat Sheet.
فيما يلي قائمة ببعض رموز Big O notation الأكثر استخدامًا ومقارنات أدائها مقابل أحجام مختلفة من بيانات الإدخال.
Big O Notation | Computations for 10 elements | Computations for 100 elements | Computations for 1000 elements |
---|---|---|---|
O(1) | 1 | 1 | 1 |
O(log N) | 3 | 6 | 9 |
O(N) | 10 | 100 | 1000 |
O(N log N) | 30 | 600 | 9000 |
O(N^2) | 100 | 10000 | 1000000 |
O(2^N) | 1024 | 1.26e+29 | 1.07e+301 |
O(N!) | 3628800 | 9.3e+157 | 4.02e+2567 |
Data Structure | Access | Search | Insertion | Deletion | Comments |
---|---|---|---|---|---|
Array | 1 | n | n | n | |
Stack | n | n | 1 | 1 | |
Queue | n | n | 1 | 1 | |
Linked List | n | n | 1 | n | |
Hash Table | - | n | n | n | في حالة وجود تكاليف دالة تجزئة مثالية ستكون O (1) |
Binary Search Tree | n | n | n | n | في حالة توازن تكاليف الشجرة ستكون O (log (n)) |
B-Tree | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
Red-Black Tree | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
AVL Tree | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
Bloom Filter | - | 1 | 1 | - | الإيجابيات الكاذبة ممكنة أثناء البحث |
Name | Best | Average | Worst | Memory | Stable | Comments |
---|---|---|---|---|---|---|
Bubble sort | n | n2 | n2 | 1 | نعم | |
Insertion sort | n | n2 | n2 | 1 | نعم | |
Selection sort | n2 | n2 | n2 | 1 | لا | |
Heap sort | n log(n) | n log(n) | n log(n) | 1 | لا | |
Merge sort | n log(n) | n log(n) | n log(n) | n | نعم | |
Quick sort | n log(n) | n log(n) | n2 | log(n) | No | عادةً ما يتم إجراء الفرز السريع في مكانه مع مساحة مكدس O (log (n)) |
Shell sort | n log(n) | depends on gap sequence | n (log(n))2 | 1 | لا | |
Counting sort | n + r | n + r | n + r | n + r | Yes | r - أكبر رقم في المجموعة |
Radix sort | n * k | n * k | n * k | n + k | Yes | ك - طول أطول مفتاح |
الناس الذين يدعمون هذا المشروع ∑ = 0
ℹ️ A few more projects and articles about JavaScript and algorithms on trekhleb.dev