github地址，阅读原文可查看仓库代码：
https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
本仓库包含了多种基于 JavaScript 的算法与数据结构。
每种算法和数据结构都有自己的 README 并提供相关说明以及进一步阅读和 YouTube 视频。
数据结构数据结构是在计算机中 组织和存储数 据的一种特殊方式, 它可以高效地 访问和修改 数据。更确切地说, 数据结构是数据值的集合, 它们之间的关系、函数或操作可以应用于数据。
B - 初学者, A - 进阶
B 链表B 双向链表B 队列B 栈B 哈希表B 堆B 优先队列A 字典树A 树A 二叉查找树A AVL 树A 红黑树A 线段树 - 使用 最小/最大/总和 范围查询示例A 树状数组 (二叉索引树)A 图 (有向图与无向图)A 并查集A 布隆过滤器算法算法是如何解决一类问题的明确规范。 算法是一组精确定义操作序列的规则。
算法主题数学B Bit 操控 - set/get/update/clear 位, 乘以/除以 二进制位, 变负 等.B 阶乘B 斐波那契数B 素数检测 (排除法)B 欧几里得算法 - 计算最大公约数 (GCD)B 最小公倍数 (LCM)B 素数筛 - 查找所有素数达到任何给定限制B 判断2次方数 - 检查数字是否为2的幂 (原生和按位算法)B 杨辉三角形A 整数拆分A 割圆术 - 基于N-gons的近似π计算集合B 笛卡尔积 - 多集合结果A 幂集 - 该集合的所有子集A 排列 (有/无重复)A 组合 (有/无重复)A 洗牌算法 - 随机置换有限序列A 最长公共子序列 (LCS)A 最长递增子序列A 最短公共父序列 (SCS)A 背包问题 - "0/1" and "Unbound" onesA 最大子数列问题 - BF算法 与 动态规划A 组合求和 - 查找形成特定总和的所有组合字符串A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离B 汉明距离 - 符号不同的位置数A 克努斯-莫里斯-普拉特算法 - 子串搜索A 字符串快速查找 - 子串搜索A 最长公共子串A 正则表达式匹配搜索B 线性搜索B 跳转搜索 (或块搜索) - 搜索排序数组B 二分查找B 插值搜索 - 搜索均匀分布的排序数组排序B 冒泡排序B 选择排序B 插入排序B 堆排序B 归并排序B 快速排序B 希尔排序B 计数排序B 基数排序树B 深度优先搜索 (DFS)B 广度优先搜索 (BFS)图B 深度优先搜索 (DFS)B 广度优先搜索 (BFS)A 戴克斯特拉算法 - 找到图中所有顶点的最短路径A 贝尔曼-福特算法 - 找到图中所有顶点的最短路径A 弗洛伊德算法 - 找到所有顶点对 之间的最短路径A 判圈算法 - 对于有向图和无向图 (基于DFS和不相交集的版本)A 普林演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST)B 克鲁斯克尔演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST)A 拓扑排序 - DFS 方法A 关节点 - Tarjan算法 (基于DFS)A 桥 - 基于DFS的算法A 欧拉回径与一笔画问题 - Fleury的算法 - 一次访问每个边A 哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次A 强连通分量 - Kosaraju算法A 旅行推销员问题 - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市未分类B 汉诺塔B 旋转矩阵 - 原地算法B 跳跃 游戏 - 回溯, 动态编程 (自上而下+自下而上) 和贪婪的例子B 独特(唯一) 路径 - 回溯, 动态编程和基于Pascal三角形的例子B 雨水收集 - 诱捕雨水问题 (动态编程和暴力版本)A 八皇后问题A 骑士巡逻算法范式算法范式是基于类的设计的通用方法或方法的算法。 这是一个比算法概念更高的抽象, 就像一个 算法是比计算机程序更高的抽象。
BF算法 - 查找/搜索 所有可能性并选择最佳解决方案B 线性搜索B 雨水收集 - 诱导雨水问题A 最大子数列A 旅行推销员问题 - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市贪心法 - 在当前选择最佳选项, 不考虑以后情况B 跳跃游戏A 背包问题A 戴克斯特拉算法 - 找到所有图顶点的最短路径A 普里姆算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST)A 克鲁斯卡尔算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST)分治法 - 将问题分成较小的部分, 然后解决这些部分B 二分查找B 汉诺塔B 杨辉三角形B 欧几里得算法 - 计算最大公约数 (GCD)B 跳跃游戏B 归并排序B 快速排序B 树深度优先搜索 (DFS)B 图深度优先搜索 (DFS)A 排列 (有/无重复)A 组合 (有/无重复)动态编程 - 使用以前找到的子解决方案构建解决方案B 斐波那契数B 跳跃游戏B 独特路径B 雨水收集 - 疏导雨水问题A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离A 最长公共子序列 (LCS)A 最长公共子串A 最长递增子序列A 最短公共子序列A 0-1背包问题A 整数拆分A 最大子数列A 弗洛伊德算法 - 找到所有顶点对之间的最短路径A 贝尔曼-福特算法 - 找到所有图顶点的最短路径回溯法 - 类似于 BF算法 试图产生所有可能的解决方案, 但每次生成解决方案测试如果它满足所有条件, 那么只有继续生成后续解决方案。 否则回溯并继续寻找不同路径的解决方案。B 跳跃游戏B 独特路径A 哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次A 八皇后问题A 骑士巡逻A 组合求和 - 从规定的总和中找出所有的组合Branch & Bound如何使用本仓库安装依赖
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制npm install执行测试
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制npm test按照名称执行测试
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制npm test -- 'LinkedList'Playground
你可以在./src/playground/playground.js文件中操作数据结构与算法, 并在./src/playground/__test__/playground.test.js中编写测试。
然后, 只需运行以下命令来测试你的 Playground 是否按无误:
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制npm test -- 'playground'有用的信息大O符号大O符号中指定的算法的增长顺序。
源: Big O Cheat Sheet.
以下是一些最常用的 大O标记法 列表以及它们与不同大小输入数据的性能比较。
大O标记法
计算10个元素
计算100个元素
计算1000个元素
O(1)
1
1
1
O(log N)
3
6
9
O(N)
10
100
1000
O(N log N)
30
600
9000
O(N^2)
100
10000
1000000
O(2^N)
1024
1.26e+29
1.07e+301
O(N!)
3628800
9.3e+157
4.02e+2567
数据结构操作的复杂性数据结构
连接
查找
插入
删除
数组
1
n
n
n
栈
n
n
1
1
队列
n
n
1
1
链表
n
n
1
1
哈希表
-
n
n
n
二分查找树
n
n
n
n
B树
log(n)
log(n)
log(n)
log(n)
红黑树
log(n)
log(n)
log(n)
log(n)
AVL树
log(n)
log(n)
log(n)
log(n)
数组排序算法的复杂性名称
最优
平均
最坏
内存
稳定
冒泡排序
n
n^2
n^2
1
Yes
插入排序
n
n^2
n^2
1
Yes
选择排序
n^2
n^2
n^2
1
No
堆排序
n log(n)
n log(n)
n log(n)
1
No
归并排序
n log(n)
n log(n)
n log(n)
n
Yes
快速排序
n log(n)
n log(n)
n^2
log(n)
No
希尔排序
n log(n)
取决于差距序列
n (log(n))^2
1
No