前端面試中的常見(jiàn)問(wèn)題
雖說(shuō)我們很多時(shí)候前端很少有機(jī)會(huì)接觸到算法。大多都交互性的操作，然而從各大公司面試來(lái)看，算法依舊是考察的一方面。實(shí)際上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法對(duì)于工程師去理解和分析問(wèn)題都是有幫助的。如果將來(lái)當(dāng)我們面對(duì)較為復(fù)雜的問(wèn)題，這些基礎(chǔ)知識(shí)的積累可以幫助我們更好的優(yōu)化解決思路。下面羅列在前端面試中經(jīng)常撞見(jiàn)的幾個(gè)問(wèn)題吧。
Q1 判斷一個(gè)單詞是否是回文？
回文是指把相同的詞匯或句子，在下文中調(diào)換位置或顛倒過(guò)來(lái)，產(chǎn)生首尾回環(huán)的情趣，叫做回文，也叫回環(huán)。比如 mamam redivider .
很多人拿到這樣的題目非常容易想到用for 將字符串顛倒字母順序然后匹配就行了。其實(shí)重要的考察的就是對(duì)于reverse的實(shí)現(xiàn)。其實(shí)我們可以利用現(xiàn)成的函數(shù)，將字符串轉(zhuǎn)換成數(shù)組，這個(gè)思路很重要，我們可以擁有更多的自由度去進(jìn)行字符串的一些操作。
function checkPalindrom(str) {
return str == str.split('').reverse().join('');
}
Q2 去掉一組整型數(shù)組重復(fù)的值
比如輸入: [1,13,24,11,11,14,1,2]
輸出: [1,13,24,11,14,2]
需要去掉重復(fù)的11 和 1 這兩個(gè)元素。
這道問(wèn)題出現(xiàn)在諸多的前端面試題中，主要考察個(gè)人對(duì)Object的使用，利用key來(lái)進(jìn)行篩選。
/**
* unique an array
**/
let unique = function(arr) {
let hashTable = {};
let data = [];
for(let i=0,l=arr.length;i<l;i++) {
if(!hashTable[arr[i]]) {
hashTable[arr[i]] = true;
data.push(arr[i]);
}
}
return data
}
module.exports = unique;
Q3 統(tǒng)計(jì)一個(gè)字符串出現(xiàn)最多的字母
給出一段英文連續(xù)的英文字符竄，找出重復(fù)出現(xiàn)次數(shù)最多的字母
輸入 ： afjghdfraaaasdenas
輸出 ： a
前面出現(xiàn)過(guò)去重的算法，這里需要是統(tǒng)計(jì)重復(fù)次數(shù)。
function findMaxDuplicateChar(str) {
if(str.length == 1) {
return str;
}
let charObj = {};
for(let i=0;i<str.length;i++) {
if(!charObj[str.charAt(i)]) {
charObj[str.charAt(i)] = 1;
}else{
charObj[str.charAt(i)] += 1;
}
}
let maxChar = '',
maxValue = 1;
for(var k in charObj) {
if(charObj[k] >= maxValue) {
maxChar = k;
maxValue = charObj[k];
}
}
return maxChar;
}
module.exports = findMaxDuplicateChar;
Q4 排序算法
如果抽到算法題目的話，應(yīng)該大多都是比較開(kāi)放的題目，不限定算法的實(shí)現(xiàn)，但是一定要求掌握其中的幾種，所以冒泡排序，這種較為基礎(chǔ)并且便于理解記憶的算法一定需要熟記于心。冒泡排序算法就是依次比較大小，小的的大的進(jìn)行位置上的交換。
function bubbleSort(arr) {
for(let i = 0,l=arr.length;i<l-1;i++) {
for(let j = i+1;j<l;j++) {
if(arr[i]>arr[j]) {
let tem = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tem;
}
}
}
return arr;
}
module.exports = bubbleSort;
除了冒泡排序外，其實(shí)還有很多諸如 插入排序,快速排序，希爾排序等。每一種排序算法都有各自的特點(diǎn)。全部掌握也不需要，但是心底一定要熟悉幾種算法。 比如快速排序，其效率很高，而其基本原理如圖(來(lái)自wiki)：
算法參考某個(gè)元素值，將小于它的值，放到左數(shù)組中，大于它的值的元素就放到右數(shù)組中，然后遞歸進(jìn)行上一次左右數(shù)組的操作，返回合并的數(shù)組就是已經(jīng)排好順序的數(shù)組了。
function quickSort(arr) {
if(arr.length<=1) {
return arr;
}
let leftArr = [];
let rightArr = [];
let q = arr[0];
for(let i = 1,l=arr.length; i<l; i++) {
if(arr[i]>q) {
rightArr.push(arr[i]);
}else{
leftArr.push(arr[i]);
}
}
return [].concat(quickSort(leftArr),[q],quickSort(rightArr));
}
module.exports = quickSort;
安利大家一個(gè)學(xué)習(xí)的地址，通過(guò)動(dòng)畫演示算法的實(shí)現(xiàn)。
HTML5 Canvas Demo: Sorting Algorithms（http://math.hws.edu/eck/jsdemo/sortlab.html）
Q5 不借助臨時(shí)變量，進(jìn)行兩個(gè)整數(shù)的交換
輸入 a = 2, b = 4 輸出 a = 4, b =2
這種問(wèn)題非常巧妙，需要大家跳出慣有的思維，利用 a , b進(jìn)行置換。
主要是利用 + – 去進(jìn)行運(yùn)算，類似 a = a + ( b – a) 實(shí)際上等同于最后 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 繪制一個(gè)有限度的斐波那契數(shù)列的曲線？
數(shù)列長(zhǎng)度限定在9.
斐波那契數(shù)列，又稱黃金分割數(shù)列，指的是這樣一個(gè)數(shù)列：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在數(shù)學(xué)上，斐波納契數(shù)列主要考察遞歸的調(diào)用。我們一般都知道定義
fibo[i] = fibo[i-1]+fibo[i-2];
生成斐波那契數(shù)組的方法
function getFibonacci(n) {
var fibarr = [];
var i = 0;
while(i<n) {
if(i<=1) {
fibarr.push(i);
}else{
fibarr.push(fibarr[i-1] + fibarr[i-2])
}
i++;
}
return fibarr;
}
剩余的工作就是利用canvas arc方法進(jìn)行曲線繪制了
DEMO（http://codepen.io/Jack_Pu/pen/LRaxZB）
Q7 找出下列正數(shù)組的最大差值比如:
輸入 [10,5,11,7,8,9]
輸出 6
這是通過(guò)一道題目去測(cè)試對(duì)于基本的數(shù)組的最大值的查找，很明顯我們知道，最大差值肯定是一個(gè)數(shù)組中最大值與最小值的差。
function getMaxProfit(arr) {
var minPrice = arr[0];
var maxProfit = 0;
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
var currentPrice = arr[i];
minPrice = Math.min(minPrice, currentPrice);
var potentialProfit = currentPrice - minPrice;
maxProfit = Math.max(maxProfit, potentialProfit);
}
return maxProfit;
}
Q8 隨機(jī)生成指定長(zhǎng)度的字符串
實(shí)現(xiàn)一個(gè)算法，隨機(jī)生成指制定長(zhǎng)度的字符竄。
比如給定 長(zhǎng)度 8 輸出 4ldkfg9j
function randomString(n) {
let str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz9876543210';
let tmp = '',
i = 0,
l = str.length;
for (i = 0; i < n; i++) {
tmp += str.charAt(Math.floor(Math.random() * l));
}
return tmp;
}
module.exports = randomString;
Q9 實(shí)現(xiàn)類似getElementsByClassName 的功能
自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，查找某個(gè)DOM節(jié)點(diǎn)下面的包含某個(gè)class的所有DOM節(jié)點(diǎn)？不允許使用原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函數(shù)。
function queryClassName(node, name) {
var starts = '(^|[ f])',
ends = '([ f]|$)';
var array = [],
regex = new RegExp(starts + name + ends),
elements = node.getElementsByTagName("*"),
length = elements.length,
i = 0,
element;
while (i < length) {
element = elements[i];
if (regex.test(element.className)) {
array.push(element);
}
i += 1;
}
return array;
}
Q10 使用JS 實(shí)現(xiàn)二叉查找樹(Binary Search Tree)
一般叫全部寫完的概率比較少，但是重點(diǎn)考察你對(duì)它的理解和一些基本特點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)。 二叉查找樹，也稱二叉搜索樹、有序二叉樹（英語(yǔ)：ordered binary tree）是指一棵空樹或者具有下列性質(zhì)的二叉樹：
任意節(jié)點(diǎn)的左子樹不空，則左子樹上所有結(jié)點(diǎn)的值均小于它的根結(jié)點(diǎn)的值；
任意節(jié)點(diǎn)的右子樹不空，則右子樹上所有結(jié)點(diǎn)的值均大于它的根結(jié)點(diǎn)的值；
任意節(jié)點(diǎn)的左、右子樹也分別為二叉查找樹；
沒(méi)有鍵值相等的節(jié)點(diǎn)。二叉查找樹相比于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)在于查找、插入的時(shí)間復(fù)雜度較低。為O(log n)。二叉查找樹是基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于構(gòu)建更為抽象的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如集合、multiset、關(guān)聯(lián)數(shù)組等。
在寫的時(shí)候需要足夠理解二叉搜素樹的特點(diǎn)，需要先設(shè)定好每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
class Node {
constructor(data, left, right) {
this.data = data;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
樹是有節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，由根節(jié)點(diǎn)逐漸延生到各個(gè)子節(jié)點(diǎn)，因此它具備基本的結(jié)構(gòu)就是具備一個(gè)根節(jié)點(diǎn)，具備添加，查找和刪除節(jié)點(diǎn)的方法.
class BinarySearchTree {
constructor() {
this.root = null;
}
(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 < currentNode.data) {
currentNode = currentNode.left;
if (currentNode === null) {
parent.left = n;
break;
}
} else {
currentNode = currentNode.right;
if (currentNode === null) {
parent.right = n;
break;
}
}
}
}
remove(data) {
this.root = this.removeNode(this.root, data)
}
removeNode(node, data) {
if (node == null) {
return null;
}
if (data == node.data) {
// no children node
if (node.left == null && node.right == null) {
return null;
}
if (node.left == null) {
return node.right;
}
if (node.right == null) {
return node.left;
}
let getSmallest = function(node) {
if(node.left === null && node.right == null) {
return node;
}
if(node.left != null) {
return node.left;
}
if(node.right !== null) {
return getSmallest(node.right);
}
}
let temNode = getSmallest(node.right);
node.data = temNode.data;
node.right = this.removeNode(temNode.right,temNode.data);
return node;
} else if (data < node.data) {
node.left = this.removeNode(node.left,data);
return node;
} else {
node.right = this.removeNode(node.right,data);
return node;
}
}
find(data) {
var current = this.root;
while (current != null) {
if (data == current.data) {
break;
}
if (data < current.data) {
current = current.left;
} else {
current = current.right
}
}
return current.data;
}
}
module.exports = BinarySearchTree;
完整代碼 Github（https://github.com/JackPu/JavaScript-Algorithm-Learning）
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