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js应用字典

字典又叫前缀或Trie,是处理字符串常见的一种树形数据结构,其优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间,比如加入‘abc’,‘abcd’,‘abd’,‘bcd’,‘efg’,‘hik’之后,其结构应该如下图所示...当有新的单词加入时,需要判断是否在已经存储的单词中,如果不存在则直接插入 2.来了一个单词的前缀,统计一下存储的单词中有多少个单词前缀是和该单词前缀相同 下面我们开始来实现这个数据结构: //字典...字典的一个常用场景有代码补全,输入框单词提示等。 Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...Trie也有它的缺点, 假定我们只对字母与数字进行处理,那么每个节点至少有52+10个子节点。为了节省内存,我们可以用链表或数组。在JS中我们直接用数组,因为JS的数组是动态的,自带优化。

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AVL 旋转及 JS 实现,平衡支棱起来~

AVL旋转 在 AVL 中,增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次 旋转,以实现的重新平衡。 所以,AVL最核心操作就是“AVL 旋转”!...以下 GIF 演示了不断将节点插入AVL时的情况,包含: 左旋(Left Rotation) 右旋(Right Rotation) 右左旋转(Right-Left Rotation) 左右旋转(Left-Right...Rotation) 以及带子树的右旋(Right Rotation with children) 安利一个在线动态演示 VAL 的旋转的网站:www.cs.usfca.edu/~galles/vis...因此,删除操作的时间复杂度为O(logN)+O(logN)=O(2logN); JS 实现 左单旋: function roateLeft(AvlNode) { var node =...,脑袋也有点晕眩了╮(╯▽╰)╭ 啃不下来,就先收藏慢慢啃吧~~ 不慌,后续还会带来更多关于平衡二叉的练习,以及前端少有接触的红黑等等。。。

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智慧刷课js脚本

前言   最近博主选了两门智慧的选修课,以前都是电脑安装安卓模拟器然后模拟器安装知到app 使用模拟器播放,挺麻烦的,今天在页面上随便点了下,突然发现智慧的pc端播放器不是使用flash而是使用的html...+js,于是想到使用js点击事件控制播放下一集(智慧视频要求只需要看到80%即可)、关闭答题弹窗(智慧的答题可以不管直接关闭,超星的必须答题),如果需要为播放到100%切换下一集请更改第45行的83...由于是纯JS代码,基本没有被检测作弊的风险,博主不做100%的保证,谨慎使用!!...---- 程序js代码 /** * author: 雨落凋殇 * website: https://rainss.cn * description: 自动播放、下一集、关闭答题窗口、刷智慧网课...---- JS代码文件下载 智慧刷课脚本.js 原创文章转载请注明出处 ! 雨落凋殇博客https://rainss.cn

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JS数据结构之AVL

介绍 AVL(Adelson-Velsky and Landis Tree)是最早被发明的自平衡二叉查找,它能保证查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是O(log n)。...当平衡因子处于[-1, 1]区间时,我们认为这棵是平衡的,否则就是不平衡状态,需要通过一次或多次旋转使其重新平衡。 如果你还不知道什么是二叉查找,请看点这里看我写的上一篇文章。...左单旋转 当node.left.left被进行了一次插入操作,导致这棵不平衡时,需要进行左单旋转,过程如下: 分析: 由于插入了节点x,使得原本以k1为根节点的AVL不再平衡。...那么B放到哪里?根据二叉搜索的定义,我们知道,对于任意B中的节点m,都有m > k2 && m < k1,所以它应该被放置在k2之右、k1之左,所以就放到了图示的位置。...这里不可能两个子树一样高,因为刚打破平衡时这棵就要被重新调整了。

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JS算法之二叉、二叉搜索

今天,我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于Tree 的相关知识点和具体的算法。如果,想了解其他数据结构的算法介绍,可以参考我们已经发布的文章。如下是算法系列的往期文章。...图片你能所学到的知识点❝ 知识点简讲 在前端开发中的应用场景「二叉深度优先遍历 递归和迭代的JS版本」二叉相关算法二叉搜索(BST)相关算法 ❞----知识点简讲的简介栈、队列、链表等数据结构...而「是非顺序数据结构」。型结构是一类非常重要的非线性结构。直观地,型结构是「以分支关系定义的层次结构」。...----二叉和二叉搜索「二叉」中的节点「最多」只能有两个子节点:一个是左侧子节点,另一个是右侧子节点且,二叉是一种典型的「具有递归性质的数据结构」。...而在JS中对象的底层实现就是HashMap let map = {};每遍历到一个节点(节点的值记为v),就在哈希表中查看是否存在值为k-v的节点。

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