用於計算數組元素頻率的 JavaScript 程序

計算頻率意味著我們必須計算數組中的元素出現在給定數組中的次數。我們可以使用一些內建的資料結構（例如地圖）來獲取頻率，或者我們也可以對數組進行排序來獲取數組元素的頻率。我們將討論這兩種方法，讓我們一一看看它們 -

對陣列進行排序

在這種方法中，我們將對數組進行排序，並檢查當前元素是否與前一個元素相同，如果當前數組不相同，則這是新元素，以及前一個元素的頻率直到計數是一個變量，我們將使用它來增加元素的計數。

方法

• 首先，我們將使用內建排序方法對陣列進行排序。

• 我們將建立一個數組，用於儲存給定數組中的元素及其各自的頻率。

• 我們將建立一個變數「count」來儲存目前元素出現的次數。

• 我們將迭代數組，並在每次迭代時檢查當前元素是否等於前一個元素。

• 如果當前元素等於前一個元素，那麼我們將增加計數值。

• 如果目前元素不等於前一個元素，那麼我們會將前一個元素的計數作為鍵對儲存在陣列中，指示目前元素的頻率。

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• 此外，我們會將計數值更新為 1。

• 迭代數組後，我們將儲存排序數組最後一個元素的頻率，因為它不會被儲存並循環結束。

範例

讓我們看看實作上述方法的程式碼，並以更好的方式添加和理解它。

// given array 
var arr = [ 1, 4, 5, 6, 2, 2, 2, 4, 5, 5, 4, 6, 9, 1, 2, 2, 3]

// sorting the array 
arr.sort()

var count = 1 

for(var i = 1;i<arr.length; i++){
   if(arr[i] == arr[i-1]) {
      count++;
   }
   else {
      console.log("The frequency of "+ arr[i-1] + " is: " + count);
      count = 1;
   }
}

console.log("The frequency of "+ arr[arr.length-1] + " is: " + count);

時間與空間複雜度

上面程式碼的時間複雜度是O(N*log(N))，因為我們已經對數組進行了排序，並且需要的時間是N*log(N)，並且我們已經遍歷了一次數組，需要O(N ) 時間，其中N 是給定數組中存在的元素數量。

上面程式碼的空間複雜度是 O(1)，因為我們沒有使用任何額外的空間，但如果我們想儲存頻率，那麼就會有一些額外的空間，那就是 O(N)。

使用地圖的所有元素的頻率

映射是以鍵對形式儲存值的資料結構，並且可以在以後更新資料。在地圖中新增或更新資料需要對數時間，但不需要對陣列進行排序，這意味著我們不必像在上一個程式中那樣更改陣列。讓我們先看看方法，然後我們將進入編碼部分 -

方法

• 首先，我們將使用 new 關鍵字建立地圖。

• 我們將迭代數組並檢查每個元素。

• 如果當前元素存在於地圖中，那麼我們將增加為目前元素儲存的值，即頻率。

• 如果該元素未存儲，那麼我們會將其作為鍵添加到映射中，並給出值 1。

• 迭代數組後，我們可以將儲存在映射中的值列印為鍵值對。

範例

我們已經看到了程式碼的實作方式，現在讓我們進入實作部分以更好地理解程式碼 -

// given array 
var arr = [ 1, 4, 5, 6, 2, 2, 2, 4, 5, 5, 4, 6, 9, 1, 2, 2, 3]
var map = new Map()
for(var i = 0;i<arr.length; i++){
   if(map.has(arr[i])){
      var k = map.get(arr[i]);
      map.delete(arr[i]);
      map.set(arr[i],k+1)
   }
   else{
      map.set(arr[i],1);
   }
}
console.log(map)

時間與空間複雜度

上述程式碼的時間複雜度為 O(N*log(N))，其中 N 是陣列的大小，因子或 log 取決於映射的工作。上述程式碼的空間複雜度為 O(N)，需要在映射中儲存元素。

使用映射來尋找頻率很好，因為我們不必更改給定的陣列。

結論

在本教學中，我們將介紹用於計算陣列元素頻率的 JavaScript 程式。計算頻率意味著我們必須計算數組中的元素出現在給定數組中的次數。我們已經看到了解決給定問題的兩種方法，一種是使用內建排序函數對元素進行排序，另一種是使用內建地圖資料結構來完成。

以上是用於計算數組元素頻率的 JavaScript 程序的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！