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JavaScript 数组方法背后的算法

Susan Sarandon
Susan Sarandon原创
2024-11-03 07:10:30800浏览

Algorithms Behind JavaScript Array Methods

JavaScript 数组方法背后的算法。

JavaScript 数组带有各种内置方法,允许操作和检索数组中的数据。以下是从大纲中提取的数组方法列表:

  1. concat()
  2. 加入()
  3. 填充()
  4. 包括()
  5. indexOf()
  6. 反向()
  7. 排序()
  8. 拼接()
  9. 在()
  10. copyWithin()
  11. 平()
  12. Array.from()
  13. findLastIndex()
  14. forEach()
  15. 每个()
  16. 条目()
  17. 值()
  18. toReversed()(创建数组的反向副本而不修改原始数组)
  19. toSorted()(创建数组的排序副本而不修改原始数组)
  20. toSpliced()(创建一个新数组,添加或删除元素,而不修改原始数组)
  21. with()(返回替换了特定元素的数组副本)
  22. Array.fromAsync()
  23. Array.of()
  24. 地图()
  25. flatMap()
  26. 减少()
  27. reduceRight()
  28. 一些()
  29. 查找()
  30. findIndex()
  31. findLast()

让我分解一下每个 JavaScript 数组方法所使用的常用算法:

1. concat()

  • 算法:线性追加/合并
  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是所有数组的总长度
  • 内部使用迭代来创建新数组并复制元素
// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};

2. 加入()

  • 算法:字符串连接的线性遍历
  • 时间复杂度:O(n)
  • 迭代数组元素并构建结果字符串
// join()
Array.prototype.myJoin = function(separator = ',') {
  let result = '';
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    result += this[i];
    if (i < this.length - 1) result += separator;
  }
  return result;
};

3. 填充()

  • 算法:带赋值的线性遍历
  • 时间复杂度:O(n)
  • 带有赋值的简单迭代
// fill()
Array.prototype.myFill = function(value, start = 0, end = this.length) {
  for (let i = start; i < end; i++) {
    this[i] = value;
  }
  return this;
};

4. 包含()

  • 算法:线性搜索
  • 时间复杂度:O(n)
  • 顺序扫描直到找到元素或到达结束
// includes()
Array.prototype.myIncludes = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement || (Number.isNaN(this[i]) && Number.isNaN(searchElement))) {
      return true;
    }
  }
  return false;
};

5.indexOf()

  • 算法:线性搜索
  • 时间复杂度:O(n)
  • 从开始顺序扫描直到找到匹配
// indexOf()
Array.prototype.myIndexOf = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement) return i;
  }
  return -1;
};

6. 反向()

  • 算法:两指针交换
  • 时间复杂度:O(n/2)
  • 从开始/结束向内移动元素
// reverse()
Array.prototype.myReverse = function() {
  let left = 0;
  let right = this.length - 1;

  while (left < right) {
    // Swap elements
    const temp = this[left];
    this[left] = this[right];
    this[right] = temp;
    left++;
    right--;
  }

  return this;
};

7. 排序()

  • 算法:通常为 TimSort(合并排序和插入排序的混合)
  • 时间复杂度:O(n log n)
  • 现代浏览器使用自适应排序算法
// sort()
Array.prototype.mySort = function(compareFn) {
  // Implementation of QuickSort for simplicity
  // Note: Actual JS engines typically use TimSort
  const quickSort = (arr, low, high) => {
    if (low < high) {
      const pi = partition(arr, low, high);
      quickSort(arr, low, pi - 1);
      quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
  };

  const partition = (arr, low, high) => {
    const pivot = arr[high];
    let i = low - 1;

    for (let j = low; j < high; j++) {
      const compareResult = compareFn ? compareFn(arr[j], pivot) : String(arr[j]).localeCompare(String(pivot));
      if (compareResult <= 0) {
        i++;
        [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
      }
    }
    [arr[i + 1], arr[high]] = [arr[high], arr[i + 1]];
    return i + 1;
  };

  quickSort(this, 0, this.length - 1);
  return this;
};

8. 拼接()

  • 算法:线性数组修改
  • 时间复杂度:O(n)
  • 就地移动元素并修改数组
// splice()
Array.prototype.mySplice = function(start, deleteCount, ...items) {
  const len = this.length;
  const actualStart = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  const actualDeleteCount = Math.min(Math.max(deleteCount || 0, 0), len - actualStart);

  // Store deleted elements
  const deleted = [];
  for (let i = 0; i < actualDeleteCount; i++) {
    deleted[i] = this[actualStart + i];
  }

  // Shift elements if necessary
  const itemCount = items.length;
  const shiftCount = itemCount - actualDeleteCount;

  if (shiftCount > 0) {
    // Moving elements right
    for (let i = len - 1; i >= actualStart + actualDeleteCount; i--) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  } else if (shiftCount < 0) {
    // Moving elements left
    for (let i = actualStart + actualDeleteCount; i < len; i++) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  }

  // Insert new items
  for (let i = 0; i < itemCount; i++) {
    this[actualStart + i] = items[i];
  }

  this.length = len + shiftCount;
  return deleted;
};

9. 在()

  • 算法:直接索引访问
  • 时间复杂度:O(1)
  • 带有边界检查的简单数组索引
// at()
Array.prototype.myAt = function(index) {
  const actualIndex = index >= 0 ? index : this.length + index;
  return this[actualIndex];
};

10. 复制()

  • 算法:块内存复制
  • 时间复杂度:O(n)
  • 内存复制和移位操作
// copyWithin()
Array.prototype.myCopyWithin = function(target, start = 0, end = this.length) {
  const len = this.length;
  let to = target < 0 ? Math.max(len + target, 0) : Math.min(target, len);
  let from = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  let final = end < 0 ? Math.max(len + end, 0) : Math.min(end, len);
  const count = Math.min(final - from, len - to);

  // Copy to temporary array to handle overlapping
  const temp = new Array(count);
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    temp[i] = this[from + i];
  }

  for (let i = 0; i < count; i++) {
    this[to + i] = temp[i];
  }

  return this;
};

11. 平()

  • 算法:递归深度优先遍历
  • 时间复杂度:单层为 O(n),深度 d 为 O(d*n)
  • 递归展平嵌套数组
// flat()
Array.prototype.myFlat = function(depth = 1) {
  const flatten = (arr, currentDepth) => {
    const result = [];
    for (const item of arr) {
      if (Array.isArray(item) && currentDepth < depth) {
        result.push(...flatten(item, currentDepth + 1));
      } else {
        result.push(item);
      }
    }
    return result;
  };

  return flatten(this, 0);
};

12. 数组.from()

  • 算法:迭代和复制
  • 时间复杂度:O(n)
  • 从可迭代创建新数组
// Array.from()
Array.myFrom = function(arrayLike, mapFn) {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < arrayLike.length; i++) {
    result[i] = mapFn ? mapFn(arrayLike[i], i) : arrayLike[i];
  }
  return result;
};

13. 查找最后一个索引()

  • 算法:反向线性搜索
  • 时间复杂度:O(n)
  • 从末尾开始顺序扫描直到找到匹配项
// findLastIndex()
Array.prototype.myFindLastIndex = function(predicate) {
  for (let i = this.length - 1; i >= 0; i--) {
    if (predicate(this[i], i, this)) return i;
  }
  return -1;
};

14. forEach()

  • 算法:线性迭代
  • 时间复杂度:O(n)
  • 带有回调执行的简单迭代
// forEach()
Array.prototype.myForEach = function(callback) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this) {  // Skip holes in sparse arrays
      callback(this[i], i, this);
    }
  }
};

15. 每个()

算法:短路线性扫描
时间复杂度:O(n)
在第一个错误条件下停止

// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};

16. 条目()

  • 算法:迭代器协议实现
  • 时间复杂度:创建 O(1),完整迭代 O(n)
  • 创建迭代器对象
// join()
Array.prototype.myJoin = function(separator = ',') {
  let result = '';
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    result += this[i];
    if (i < this.length - 1) result += separator;
  }
  return result;
};

17. 值()

  • 算法:迭代器协议实现
  • 时间复杂度:创建 O(1),完整迭代 O(n)
  • 为值创建迭代器
// fill()
Array.prototype.myFill = function(value, start = 0, end = this.length) {
  for (let i = start; i < end; i++) {
    this[i] = value;
  }
  return this;
};

18. toReversed()

  • 算法:反向迭代复制
  • 时间复杂度:O(n)
  • 创建新的反转数组
// includes()
Array.prototype.myIncludes = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement || (Number.isNaN(this[i]) && Number.isNaN(searchElement))) {
      return true;
    }
  }
  return false;
};

19. toSorted()

  • 算法:复制然后 TimSort
  • 时间复杂度:O(n log n)
  • 使用标准排序创建排序副本
// indexOf()
Array.prototype.myIndexOf = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement) return i;
  }
  return -1;
};

20. toSpliced()

  • 算法:修改复制
  • 时间复杂度:O(n)
  • 创建修改后的副本
// reverse()
Array.prototype.myReverse = function() {
  let left = 0;
  let right = this.length - 1;

  while (left < right) {
    // Swap elements
    const temp = this[left];
    this[left] = this[right];
    this[right] = temp;
    left++;
    right--;
  }

  return this;
};

21. 与()

  • 算法:单次修改的浅拷贝
  • 时间复杂度:O(n)
  • 创建更改了一个元素的副本
// sort()
Array.prototype.mySort = function(compareFn) {
  // Implementation of QuickSort for simplicity
  // Note: Actual JS engines typically use TimSort
  const quickSort = (arr, low, high) => {
    if (low < high) {
      const pi = partition(arr, low, high);
      quickSort(arr, low, pi - 1);
      quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
  };

  const partition = (arr, low, high) => {
    const pivot = arr[high];
    let i = low - 1;

    for (let j = low; j < high; j++) {
      const compareResult = compareFn ? compareFn(arr[j], pivot) : String(arr[j]).localeCompare(String(pivot));
      if (compareResult <= 0) {
        i++;
        [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
      }
    }
    [arr[i + 1], arr[high]] = [arr[high], arr[i + 1]];
    return i + 1;
  };

  quickSort(this, 0, this.length - 1);
  return this;
};

22. Array.fromAsync()

  • 算法:异步迭代和收集
  • 时间复杂度:O(n) 异步操作
  • 处理承诺和异步迭代
// splice()
Array.prototype.mySplice = function(start, deleteCount, ...items) {
  const len = this.length;
  const actualStart = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  const actualDeleteCount = Math.min(Math.max(deleteCount || 0, 0), len - actualStart);

  // Store deleted elements
  const deleted = [];
  for (let i = 0; i < actualDeleteCount; i++) {
    deleted[i] = this[actualStart + i];
  }

  // Shift elements if necessary
  const itemCount = items.length;
  const shiftCount = itemCount - actualDeleteCount;

  if (shiftCount > 0) {
    // Moving elements right
    for (let i = len - 1; i >= actualStart + actualDeleteCount; i--) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  } else if (shiftCount < 0) {
    // Moving elements left
    for (let i = actualStart + actualDeleteCount; i < len; i++) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  }

  // Insert new items
  for (let i = 0; i < itemCount; i++) {
    this[actualStart + i] = items[i];
  }

  this.length = len + shiftCount;
  return deleted;
};

23. 数组.of()

  • 算法:直接创建数组
  • 时间复杂度:O(n)
  • 从参数创建数组
// at()
Array.prototype.myAt = function(index) {
  const actualIndex = index >= 0 ? index : this.length + index;
  return this[actualIndex];
};

24. 地图()

  • 算法:变换迭代
  • 时间复杂度:O(n)
  • 使用转换后的元素创建新数组
// copyWithin()
Array.prototype.myCopyWithin = function(target, start = 0, end = this.length) {
  const len = this.length;
  let to = target < 0 ? Math.max(len + target, 0) : Math.min(target, len);
  let from = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  let final = end < 0 ? Math.max(len + end, 0) : Math.min(end, len);
  const count = Math.min(final - from, len - to);

  // Copy to temporary array to handle overlapping
  const temp = new Array(count);
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    temp[i] = this[from + i];
  }

  for (let i = 0; i < count; i++) {
    this[to + i] = temp[i];
  }

  return this;
};

25. 平面地图()

  • 算法:地图展平
  • 时间复杂度:O(n*m),其中 m 是平均映射数组大小
  • 结合了映射和展平
// flat()
Array.prototype.myFlat = function(depth = 1) {
  const flatten = (arr, currentDepth) => {
    const result = [];
    for (const item of arr) {
      if (Array.isArray(item) && currentDepth < depth) {
        result.push(...flatten(item, currentDepth + 1));
      } else {
        result.push(item);
      }
    }
    return result;
  };

  return flatten(this, 0);
};

26. 减少()

  • 算法:线性累加
  • 时间复杂度:O(n)
  • 带回调的顺序累加
// Array.from()
Array.myFrom = function(arrayLike, mapFn) {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < arrayLike.length; i++) {
    result[i] = mapFn ? mapFn(arrayLike[i], i) : arrayLike[i];
  }
  return result;
};

27.reduceRight()

  • 算法:反向线性累加
  • 时间复杂度:O(n)
  • 从右到左累积
// findLastIndex()
Array.prototype.myFindLastIndex = function(predicate) {
  for (let i = this.length - 1; i >= 0; i--) {
    if (predicate(this[i], i, this)) return i;
  }
  return -1;
};

28. 一些()

  • 算法:短路线性扫描
  • 时间复杂度:O(n)
  • 在第一个真实条件下停止
// forEach()
Array.prototype.myForEach = function(callback) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this) {  // Skip holes in sparse arrays
      callback(this[i], i, this);
    }
  }
};

29. 查找()

  • 算法:线性搜索
  • 时间复杂度:O(n)
  • 顺序扫描直到条件满足
// every()
Array.prototype.myEvery = function(predicate) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this && !predicate(this[i], i, this)) {
      return false;
    }
  }
  return true;
};

30. 查找索引()

  • 算法:线性搜索
  • 时间复杂度:O(n)
  • 顺序扫描匹配条件
// entries()
Array.prototype.myEntries = function() {
  let index = 0;
  const array = this;

  return {
    [Symbol.iterator]() {
      return this;
    },
    next() {
      if (index < array.length) {
        return { value: [index, array[index++]], done: false };
      }
      return { done: true };
    }
  };
};

31. 查找最后一个()

  • 算法:反向线性搜索
  • 时间复杂度:O(n)
  • 从末尾开始顺序扫描
// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};

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