JavaScript前端常见算法面试题总结

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判断回文(Palindromic Words)

结果是，使用循环来判断，性能远高于数组方法。接下来，在其他一些例子中也能看到，借用数组方法，往往很耗性能。

// Array methodsconst isPalindromicA = w => w === w.split('').reverse().join('');// while loopconst isPalindromicB = (w) => {    let len = w.length;    // 感谢 @拉比克魔王 的指点    let start = Math.ceil(len / 2);    while (start < len) {      if (w[start] !== w[len - start - 1]) {            return false;       }       start++;    }    return true;};// -------------------------------------------------// perf test// first let's generate a fake word with, say 20 charsvar word = (function () {    var len = 20;    var arr = [];    while (len--) {        arr.push(97 + ((Math.random()* 26) | 0));    }    return String.fromCharCode.apply(String, arr);})();// timesvar t = 2e4;var i = 0;console.time('Array method');while (i < t) {    isPalindromicA(word);    i++;}console.timeEnd('Array method');i = 0;console.time('Loop');while (i < t) {    isPalindromicB(word);    i++;}console.timeEnd('Loop');

数组去重

ES 5 方法性能更好，高一倍以上。不过笔试、面试时，附上 Set 的办法，肯定会更好。

// ES 5const uniqueES5 = (arr) => {    var cache = {};    return arr.filter((item) => {        return cache[item] ? false : (cache[item] = true);    });};// ES6 method// 为啥用了 Array.from 呢，保持类型一致啊const uniqueES6 = (arr) => Array.from(new Set(arr));// -------------------------------------------------// perf test// timesvar t = 2e4;var i;var array = [1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 4];i = 0;console.time('ES5 filter + cache');while (i < t) {    uniqueES5(array);    i++;}console.timeEnd('ES5 filter + cache');i = 0;console.time('ES6 Set');while (i < t) {    uniqueES6(array);    i++;}console.timeEnd('ES6 Set');

统计一个字符串出现最多的字母

正则表达式的办法，临时想起来的，运行起来还是要慢，至少慢了一半。所以有时候还是要老老实实写代码，奇淫巧技少用。

// 黑科技const findMaxDuplicateCharRegex = (chars) => {    // 先对字符进行排序    chars = chars.split('').sort().join('');    // 获取相同字符序列    let regex = /(.)(\1)+/g;    let temp = null;    let max = 0;    let char = '';    while (temp = regex.exec(chars)) {        if (temp[0].length > max) {            char = temp[1];            max = temp[0].length;        }    }    return char;};// see http://www.jackpu.com/qian-duan-mian-shi-zhong-de-chang-jian-de-suan-fa-wen-ti/var findMaxDuplicateCharNormal = function(str) {    if (str.length == 1) {        return str;    }    let charObj = {};    for (let i = 0; i < str.length; i++) {        if (!charObj[str.charAt(i)]) {            charObj[str.charAt(i)] = 1;        } else {            charObj[str.charAt(i)] += 1;        }    }    let maxChar = '',        maxValue = 1;    for (var k in charObj) {        if (charObj[k] >= maxValue) {            maxChar = k;            maxValue = charObj[k];        }    }    return maxChar;};// -------------------------------------------------// perf test// first let's generate a random string with 30 charsvar chars = (function () {    var len = 30;    var arr = [];    while (len--) {        arr.push(97 + ((Math.random()* 26) | 0));    }    return String.fromCharCode.apply(String, arr);})();// timesvar t = 2e4;var i;i = 0;console.time('正常方法');while (i < t) {    findMaxDuplicateCharNormal(chars);    i++;}console.timeEnd('正常方法');i = 0;console.time('正则方法');while (i < t) {    findMaxDuplicateCharRegex(chars);    i++;}console.timeEnd('正则方法');

不借助临时变量，进行两个整数的交换

三种方式均可。没有做性能测试。

let a = 1;let b = 2;// ES 6[a, b] = [b, a];// 加减法a = a - b;b = b + a;a = b - a;// 异或a = a ^ b;b = a ^ b;a = b ^ a;

斐波那契数列

联想到了三种方式：动态规划；尾递归；generator（算不上一个解决方案，只是临时想到的）。

上述三种方式中，动态规划最快，计算 fib(1000) 20000 次耗时 170 ms；尾递归耗时 200 ms 左右，generator 耗时 2800 ms 左右。

// 动态规划const fibonacciDynamic = function (n) {    let array = [0, 1];    for(let i = 2; i < n + 1; i++){        array[i] = array[i - 1] + array[i - 2];    }    return array[n];};// 尾递归const fibonacciTailCall = function (n , ac1 = 1 , ac2 = 1) {    if( n <= 1 ) {        return ac2    }    return fibonacciTailCall(n - 1, ac2, ac1 + ac2);};// generatorconst fibonacciGenerator = (function () {    function *fib() {        let a = 0, b = 1, sum = 0;        while (true) {            sum = a + b;            b = a;            a = sum;            yield sum;        }    }    return function (n) {        var iterator = fib();        let result = 0;        while (n--) {            result = iterator.next();        }        return result.value;    };}());// -------------------------------------------------// perf test// calculate fib(1000) 20000 timesvar t = 2e4;var n = 1000;var i;i = 0;console.time('动态规划');while (i < t) {    fibonacciDynamic(n);    i++;}console.timeEnd('动态规划');i = 0;console.time('尾递归');while (i < t) {    fibonacciTailCall(n);    i++;}console.timeEnd('尾递归');i = 0;console.time('generator');while (i < t) {    fibonacciGenerator(n);    i++;}console.timeEnd('generator');

正数组的最大差值

出乎意料地，这次 Math 方法竟然败给看 for 循环。不用说，reduce 超级慢，比 Math 还慢近十倍。

声明：Math 只是在本案例中比 for 循环慢，实际上如果只是单独取数组中的最大值或最小值，Math 还是很厉害的。实测：随机生成一个长度为 20 的数组（100 以内的正整数），寻找最大值，运行 10^6 次，Math 完胜，不到 1s 搞定，for 循环直接卡死。所以还是得看具体情况。

// 使用 Math const getMaxGap = (array) => Math.max.apply(Math, array) - Math.min.apply(Math, array);// 使用 reduceconst getMaxDiff = (array) => {    if (array.length < 1) return arrary[0];    array = array.reduce(([max, min], el) => {       max = el > max ? el : max;       min = el < min ? el : min;       return [max, min];    }, array);    return array[0] - array[1];};// see http://www.jackpu.com/qian-duan-mian-shi-zhong-de-chang-jian-de-suan-fa-wen-ti/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;}// -------------------------------------------------// perf test// 2000000 times: Math ~= 100ms; Reduce ~= 1100ms; Normal ~= 25mslet array = [10,5,11,7,8,9];var t = 2e6;var n = 1000;var i;i = 0;console.time('Math');while (i < t) {    getMaxGap(array);    i++;}console.timeEnd('Math');i = 0;console.time('Reduce');while (i < t) {    getMaxDiff(array);    i++;}console.timeEnd('Reduce');i = 0;console.time('Normal');while (i < t) {    getMaxProfit(array);    i++;}console.timeEnd('Normal');

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