# 基本思想
# 分治法
将问题划分为一个个独立的子问题,利用 递归 去解子问题,最后将子问题的解合并得到原问题的解。
# 示例
快速排序:
const quickSort = arr => arr.length <=1 ? arr :
quickSort(arr.filter(x => x < arr[0]))
.concat(arr.filter(x => x === arr[0]))
.concat(quickSort(arr.filter(x => x > arr[0])))
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每次步骤类似:
1、找一个基准值
2、< 基准值,放左边;否则放右边。并将左、中、右合并(但合并的这步通常还执行不了)
3、分别对左、右两边再重复1、2步,直到子数组长度为1为止,开始逐渐合并。
# 动态规划
和 分治法 基本思想相同,不同的是子问题往往并不独立。而是将子问题的解记录在表格中,后续解决较大问题时如果需要可以查询,避免重复计算。
思路:
1、找出最优解的性质;
2、递归定义最优值,定义状态数组dp[i]
3、自底向上的方式,算出最优值
# 示例
最大子序和:
给定一个整数数组nums,找出一个具有最大和的连续子数组(最少包含一个元素),返回其最大和。
TIP
示例:
输入: [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
输出: 6
解释: 连续子数组 [4, -1, 2, 1] 的和最大,为 6
/*
* dp[i]表示:以下标 i 为子序列末端时的最大子序和
* dp[0] = nums[0]
* dp[i] = max{ dp[i-1] + nums[i], nums[i] }
*/
function maxSubArray (nums) {
if (!nums.length) return;
let sum = nums[0]; // 表示以“当前位置的数值”为子序列末端时的最大子序和
let ans = nums[0]; // 表示整个数组中的最大子序和
for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
sum = Math.max(sum + nums[i], nums[i]);
ans = Math.max(sum, ans);
}
return ans;
}
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# 贪心算法
贪心算法的思想是:在满足条件下,每次都选择对自己最有利的才可以获取最优解。
# 示例
买卖股票的最佳时机 II:
TIP
给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。
var maxProit = function(prices) {
let profit = 0;
let len = prices.length;
for (let i = 1; i < len; i++) {
if (prices[i] > price[i - 1]) {
profit += prices[i] - prices[i - 1];
}
}
return profit;
}
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# 回溯法
通过深度优先遍历,系统地搜索一个问题的所有解或任一解。
深度优先遍历:完成一件事情有多个阶段,每个阶段有多种选择,先走其中一种,实在走不下去,再回退到上个节点继续下一个选择。
回溯时,必须保证回到之前刚来到这个节点的状态,叫做“状态重置”。
在搜索过程中,可以利用剪枝函数避免无效搜索。
# 示例
全排列:
TIP
给定一个 没有重复 数字的序列,返回其所有可能的全排列:
输入: [1,2,3]
输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]
function backtrack (list, tempList, nums) {
if (tempList.length === nums.length) return list.push([...tempList]);
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
if (tempList.includes(nums[i])) continue;
tempList.push(nums[i]);
backtrack(list, tempList, nums);
tempList.pop();
}
}
var permute = function (nums) {
let list = [];
backtrack(list, [], nums);
return list;
}
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# 参考链接
八大排序 →