web前端面试中的常见的算法问题有哪些

本文主要介绍“web前端面试中常见的算法问题有哪些”。在日常操作中，对于web前端面试中常见的算法问题，相信很多人都有疑问。边肖查阅了各种资料，整理出简单易用的操作方法，希望能帮助大家解答“web前端面试常见的算法问题有哪些”的疑惑！接下来，请和边肖一起学习！

Q1 判断一个单词是否是回文？

回文是指在后面的文字中改变位置或颠倒相同的单词或句子，从而产生开头和结尾循环的兴趣。它叫回文，也叫回环。就像玛姆雷迪维德。

很多人很容易想到用for来颠倒字符串的字母顺序，然后进行匹配。事实上，重要的调查是实现逆转。事实上，我们可以使用现成的函数将字符串转换为数组。这个想法很重要。我们可以有更多的自由操作琴弦。

functioncheckPalindrom(str){ return str==str . split(')。反转()。join(' ')；}Q2 去掉一组整型数组重复的值

例如，输入： [1，13，24，11，11，14，1，2]

输出： [1，13，24，11，14，2]

需要删除重复的元素11和1。

这个问题出现在很多前端面试问题中，主要考察个人对Object的使用，以及使用key进行筛选。

/* * * uniqueanarray * */letunique=function(arr){ letashtable={ }；let data=[]；for(leti=0，l=arr.lengthil；i ){if(！哈希表[arr[I]]){哈希表[arr[I]]=true；data . push(arr[I])；} } return data } module . exports=unique；Q3 统计一个字符串出现最多的字母

给出一段连续的英文字符，找出出现频率最高的字母。

输入：afjghdfraaaasdenas

产出：a

前面的算法，我们需要统计重复的次数。

functionfindMaxReportechar(str){ if(str . length==1){ return str；} letcharObj={ }for(leti=0；istr.lengthi ){if(！charObj[str . charat(I)]{ charObj[str . charat(I)]=1；} else { charObj[str . charat(I)]=1；}}letmaxChar=' '，MaxValue=1；for(varkin

nbsp;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;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; 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;

安利大家一个学习的地址，通过动画演示算法的实现。

HTML5 Canvas Demo: Sorting  Algorithms(http://math.hws.edu/eck/jsdemo/sortlab.html)

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*** 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<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方法进行曲线绘制了

DEMO(http://codepen.io/Jack_Pu/pen/LRaxZB)

Q7 找出下列正数组的***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***值的查找，很明显我们知道，***差值肯定是一个数组中***值与最小值的差。

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 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 < n; i++) {     tmp += str.charAt(Math.floor(Math.random() * l));   }   return tmp; }   module.exports = randomString;

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 < length) {         element = elements[i];         if (regex.test(element.className)) {             array.push(element);         }           i += 1;     }       return array; }

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：

• 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;

• 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;

• 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树;

• 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 < 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;

到此，关于“web前端面试中的常见的算法问题有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！