前端JS面试中常见的算法问题总结

前言

学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。

Q1 判断一个单词是否是回文？

回文是指把相同的词汇或句子，在下文中调换位置或颠倒过来，产生首尾回环的情趣，叫做回文，也叫回环。比如 mamam redivider .

很多人拿到这样的题目非常容易想到用for 将字符串颠倒字母顺序然后匹配就行了。其实重要的考察的就是对于reverse的实现。其实我们可以利用现成的函数，将字符串转换成数组，这个思路很重要，我们可以拥有更多的自由度去进行字符串的一些操作。

 function checkPalindrom(str) { return str == str.split('').reverse().join(''); }

Q2 去掉一组整型数组重复的值

比如输入: [1,13,24,11,11,14,1,2]

输出: [1,13,24,11,14,2]

需要去掉重复的11 和 1 这两个元素。

这道问题出现在诸多的前端面试题中，主要考察个人对Object的使用，利用key来进行筛选。

 /** * unique an array **/ let unique = function(arr) { let hashTable = {}; let data = []; for(let i=0,l=arr.length;i

Q3 统计一个字符串出现最多的字母

给出一段英文连续的英文字符窜，找出重复出现次数最多的字母

输入 ： afjghdfraaaasdenas

输出 ： a

前面出现过去重的算法，这里需要是统计重复次数。

 function findMaxDuplicateChar(str) { if(str.length == 1) { return str; } let charObj = {}; for(let i=0;i= maxValue) { maxChar = k; maxValue = charObj[k]; } } return maxChar; } module.exports = findMaxDuplicateChar; 

Q4 排序算法

如果抽到算法题目的话，应该大多都是比较开放的题目，不限定算法的实现，但是一定要求掌握其中的几种，所以冒泡排序，这种较为基础并且便于理解记忆的算法一定需要熟记于心。冒泡排序算法就是依次比较大小，小的的大的进行位置上的交换。

 function bubbleSort(arr) { for(let i = 0,l=arr.length;iarr[j]) { let tem = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = tem; } } } return arr; } module.exports = bubbleSort; 

除了冒泡排序外，其实还有很多诸如 插入排序,快速排序，希尔排序等。每一种排序算法都有各自的特点。全部掌握也不需要，但是心底一定要熟悉几种算法。 比如快速排序，其效率很高，而其基本原理如图(来自wiki)：

算法参考某个元素值，将小于它的值，放到左数组中，大于它的值的元素就放到右数组中，然后递归进行上一次左右数组的操作，返回合并的数组就是已经排好顺序的数组了。

 function quickSort(arr) { if(arr.length<=1) { return arr; } let leftArr = []; let rightArr = []; let q = arr[0]; for(let i = 1,l=arr.length; iq) { rightArr.push(arr[i]); }else{ leftArr.push(arr[i]); } } return [].concat(quickSort(leftArr),[q],quickSort(rightArr)); } module.exports = quickSort; 

安利大家一个学习的地址，通过动画演示算法的实现。

HTML5 Canvas Demo: Sorting Algorithms

Q5 不借助临时变量，进行两个整数的交换

输入 a = 2, b = 4 输出 a = 4, b =2

这种问题非常巧妙，需要大家跳出惯有的思维，利用 a , b进行置换。

主要是利用 + - 去进行运算，类似 a = a + ( b - a) 实际上等同于最后 的 a = b;

 function swap(a , b) { b = b - a; a = a + b; b = a - b; return [a,b]; } module.exports = swap; 

Q6 使用canvas 绘制一个有限度的斐波那契数列的曲线？

数列长度限定在9.

斐波那契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列主要考察递归的调用。我们一般都知道定义

 fibo[i] = fibo[i-1]+fibo[i-2]; 

生成斐波那契数组的方法

 function getFibonacci(n) { var fibarr = []; var i = 0; while(i

剩余的工作就是利用canvas arc方法进行曲线绘制了

DEMO

Q7 找出下列正数组的最大差值比如:

输入 [10,5,11,7,8,9]

输出 6

这是通过一道题目去测试对于基本的数组的最大值的查找，很明显我们知道，最大差值肯定是一个数组中最大值与最小值的差。

 function getMaxProfit(arr) { var minPrice = arr[0]; var maxProfit = 0; for (var i = 0; i 

Q8 随机生成指定长度的字符串

实现一个算法，随机生成指制定长度的字符窜。

比如给定 长度 8  输出 4ldkfg9j

 function randomString(n) { let str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz9876543210'; let tmp = '', i = 0, l = str.length; for (i = 0; i 

Q9 实现类似getElementsByClassName 的功能

自己实现一个函数，查找某个DOM节点下面的包含某个class的所有DOM节点？不允许使用原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函数。

 function queryClassName(node, name) { var starts = '(^|[ \n\r\t\f])', ends = '([ \n\r\t\f]|$)'; var array = [], regex = new RegExp(starts + name + ends), elements = node.getElementsByTagName("*"), length = elements.length, i = 0, element; while (i 

Q10 使用JS 实现二叉查找树(Binary Search Tree)

一般叫全部写完的概率比较少，但是重点考察你对它的理解和一些基本特点的实现。 二叉查找树，也称二叉搜索树、有序二叉树（英语：ordered binary tree）是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：

1. 任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
2. 任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
3. 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；
4. 没有键值相等的节点。二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构，用于构建更为抽象的数据结构，如集合、multiset、关联数组等。

在写的时候需要足够理解二叉搜素树的特点，需要先设定好每个节点的数据结构

 class Node { constructor(data, left, right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; } }

树是有节点构成，由根节点逐渐延生到各个子节点，因此它具备基本的结构就是具备一个根节点，具备添加，查找和删除节点的方法.

 class BinarySearchTree { constructor() { this.root = null; } insert(data) { let n = new Node(data, null, null); if (!this.root) { return this.root = n; } let currentNode = this.root; let parent = null; while (1) { parent = currentNode; if (data 

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。