JavaScript数组旋转k步
有出路 人气:1一、题目描述:
将一个数组旋转k步
- 输入一个数组[1,2,3,4,5,6,7,8]
- 当k=3时,即旋转3步
- 输出[6,7,8,1,2,3,4,5]
二、思路分析:
两种思路:
- 把末尾的元素挨个pop,然后unshift到数组后面
- 把数组拆分,最后concat拼接到一起
思路1:把末尾的元素挨个pop,然后unshift到数组后面
- JavaScript Array pop() 方法
删除数组的最后一个元素:
var fruits = ["Banana", "Orange", "Apple", "Mango"]; fruits.pop();
- JavaScript Array unshift() 方法
将新项目添加到数组的开头:
var fruits = ["Banana", "Orange", "Apple", "Mango"]; fruits.unshift("Lemon","Pineapple");
TS代码
function rotate1(arr:number[],k:number):number[]{ const length = arr.length if(!k||length===0)return arr const step = Math.abs(k%length) for(let i =0;i<step;i++){ const n = arr.pop() if(n){ arr.unshift(n) } } return arr } const arr = [1,2,3,4,5,6,7,8] const arr1 = rotate1(arr,3) console.log(arr1)
运行结果
思路2:把数组拆分,最后concat拼接到一起
JavaScript Array slice() 方法
var fruits = ["Banana", "Orange", "Lemon", "Apple", "Mango"]; var citrus = fruits.slice(1, 3);
JavaScript 数组 Const
const array1 = ['a', 'b', 'c']; const array2 = ['d', 'e', 'f']; const array3 = array1.concat(array2); console.log(array3); // expected output: Array ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
TS代码
/** * 旋转数组K步 -使用concat * @param arr arr * @param k k * @returns arr */ function rotate2(arr:number[],k:number):number[]{ const length = arr.length if(!k || length===0) return arr const step = Math.abs(k%length) const part1 = arr.splice(-step) const part2 = arr.splice(0,length-step) arr = arr.concat(part1,part2) return arr } const arr2 = [1,2,3,4,5,6,7,8] const arr3 = rotate2(arr2,3) console.log(arr3)
运行结果
三、总结:
分析代码,整理思路,尽量找出最优解,编写代码不仅要书写功能测试,而且要养成编写单元测试的习惯,保证程序的健壮性
复杂度分析:
- 思路1的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)
- 思路2的时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(n)
前端重时间轻空间,思路2更佳
时间复杂度O(1)和O(n)差别很大
5. 数组是一个有序结构,数组的unshift、shirt、splice操作都很慢,pop和push都很快,.slice不会改变原数组,时间复杂度为0(1)
//性能测试 const arr4 = [] for(let i =0;i<10 * 10000;i++){ arr4.push(i) } console.time('rotate1') rotate1(arr4,9*10000) console.timeEnd('rotate1') const arr5 = [] for(let i=0;i< 10 * 10000;i++){ arr5.push(i) } console.time('rotate2') rotate2(arr5,9*10000) console.timeEnd('rotate2')
四、划重点
- 注意算法时间复杂度(前端重时间,轻空间)
- 识破内置API的时间复杂度(如unshift为0(n))
- 单元测试,考虑参数非法情况,提升代码健壮性
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