前端开发者必知的缓存淘汰策略：LRU算法解析与实践
前端开发者必知的缓存淘汰策略：LRU算法解析与实践 引言 在前端开发中，尤其是在微前端、状态管理以及性能优化等场景下，合理使用缓存机制能够有效提升应用性能。其中，LRU（Least Recently Used）算法作...
前端算法之计数排序
计数排序不是基于比较的排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 8.1 算法描述 找出待排序的数组中最大和最小的元素； 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项； 对所有的计数累...
前端算法之桶排序
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排）。 9.1 算法描述 设置一个定...
前端算法之插入排序
3、插入排序（Insertion Sort） 插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 3.1 算法描述 一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法...
前端算法之选择排序
2、选择排序（Selection Sort） 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。...
前端算法之基数排序
基数排序（Radix Sort） 基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。 10.1 算法描述 取得数组中的最大数，并取得...
前端算法之堆排序
7、堆排序（Heap Sort） 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 7.1 算法描述 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的...
前端算法之快速排序
6.1 算法描述 快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下： 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）； 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该...
前端算法之归并排序
5、归并排序（Merge Sort） 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。 ...
前端算法之希尔排序
1959年Shell发明，第一个突破O(n2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。 4.1 算法描述 先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，具体算法描述： 选择一个增量序列t1，t2，…，tk...
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