标签： 算法

朋友面试腾讯，遇到了一个算法题，挺有意思的，特此记录一下。题目是这样的，给定一个数组如下：

let arr = [
  ["a", "aa", "aaa", "aaaa"],
  ["b", "bb", "bbb"],
  ["a", "ab", "aba"],
  ["a", "aa", "aab"]
]

将其转化成一个树状的子结构，如下：

[
  {
    name: "a",
    child: [
      {
        name: "aa",
        child: [
          {
            name: "aaa",
            child: [
              {
                name: "aaaa",
                child: [],
              },
            ],
          },
          {
            name: "aab",
            child: [],
          },
        ],
      },
      {
        name: "ab",
        child: [
          {
            name: "aba",
            child: [],
          },
        ],
      },
    ],
  },
  {
    name: "b",
    child: [
      {
        name: "bb",
        child: [
          {
            name: "bbb",
            child: [],
          },
        ],
      },
    ],
  },
];

继续阅读“记一个朋友遇到的腾讯面试题”

Trie 能解决什么问题？

假设我们有一个数组：['tiger', 'monkey', 'elephant', 'dog']，我们想要查找里面有没有 dog，最简单的方法是遍历数组，如果要查 10000 次，则遍历数组的次数是 1w * 4 = 4w；如果我们用 trie 来解决这个问题，则会大大的提升我们的速度。构建 trie 的遍历次数是 5 + 6 + 7 + 3 = 21，再查询 10000 次，则是 10000 * 3 + 21 = 30021。很明显，查询次数越多，trie 的性能优势就越明显。

上面的计算可能并不专业，仅供参考。

继续阅读“Trie 的简易版 js 实现”

Segment tree 可以用来解决一些区间的问题。比如说有 100 个元素的整数数组，想要求其中索引位置在 a - b 之间所有数字的和，那怎么求呢？一种方式是遍历，从 a 到 b，这样的时间复杂度是 O(n) 级别的；第二种是使用线段树，则可以把时间复杂度优化到 O(logn)。

继续阅读“线段树的 js 实现”

这个优先队列使用数组存储。下面的代码是一个最大堆的实现。

继续阅读“简易优先队列 js 版”

计划把学习的系列排序算法做个简单的动画，坚持做到 timsort 为止。

继续阅读“动画展示快速排序全过程”

就这么一简单玩意儿，花了我一晚上时间，我怎么变得聪明起来呢。

继续阅读“动画展示冒泡排序全过程”

近期一直在玩的游戏是汉诺塔，我倒是觉得这个游戏挺解乏的，但是我女票子却不喜欢，我让她玩 5 层，她讨价还价成 4 层，我再坚持一次，她就说不玩了不玩了，那就陪她玩 4 层咯。下面，我们来看看 js 制作的简单动画展示，这个游戏应该怎么玩。

继续阅读“汉诺塔游戏”

有一个二维数组如下：

let arr = [["a0", "a1"], ["a1", "a2"], ["a3"]];

我们看到 a1 这个元素在数组的第 0 项和第 1 项都存在了，我们需要将其合并成一项：

// 需要转化成 [["a0", "a1", "a2"], ["a3"]]

同理，针对一个任意项的二维数组，只要其中某单个元素重复了，就应该合并进同一个数组里，减少这个二维数组的个数。那么怎么实现这个呢？

继续阅读“工作中的一个问题之二”