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摘要：前言本書(shū)當(dāng)中說(shuō)了兩種搜索算法，篇幅都不大，因?yàn)槿诤狭酥暗闹R(shí)點(diǎn)，所以看起來(lái)會(huì)相對(duì)簡(jiǎn)單一，主要包括兩個(gè)內(nèi)容順序搜索二分搜索順序搜索從字面的意思來(lái)看，就是按照順序一個(gè)一個(gè)找下去的意思，直到找到為止。該搜索算法要求被搜索的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已排序。
前言
本書(shū)當(dāng)中說(shuō)了兩種搜索算法，篇幅都不大，因?yàn)槿诤狭酥暗闹R(shí)點(diǎn)，所以看起來(lái)會(huì)相對(duì)簡(jiǎn)單一，主要包括兩個(gè)內(nèi)容：
順序搜索
二分搜索
順序搜索??從字面的意思來(lái)看，就是按照順序一個(gè)一個(gè)找下去的意思，直到找到為止。搜索的結(jié)果可以返回true、當(dāng)前索引、當(dāng)前值，否則返回false,-1,null等內(nèi)容，我們看如下一段代碼：
var sequentialSearch = function(item){
for (var i = 0;i
??整體的思路就是遍歷數(shù)據(jù)，然后把遍歷到的每項(xiàng)內(nèi)容，跟我們要查找的元素相比較，如果值相等就遍歷結(jié)束，使用 return 返回，否則在遍歷結(jié)束的時(shí)候返回其它內(nèi)容。
假定有如下數(shù)組，我們要在里面查找值為3的元素項(xiàng)：
[5,4,3,2,1]
搜索的示意圖如下：
二分搜索
??所謂的二分，就是把數(shù)據(jù)一分為二，首先選中一個(gè)中間值，如果中間值是需要查找的，那么返回該值，否則拿需要查找的值跟這個(gè)中間值比較，然后依次循環(huán)執(zhí)行這個(gè)步驟，直到找到為止。
該搜索算法要求被搜索的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已排序。
選擇數(shù)組的中間值
如果中間值是待搜索值，那么算法執(zhí)行結(jié)束
如果待搜索的值比中間值小，則返回第一步，在選中值得左邊尋找
如果待搜索的值比中間值大，則返回第二步，在選中值得右邊尋找
代碼實(shí)現(xiàn)：
let binarySearch = function(item){
// 因?yàn)橐笙扰判? quickSort(array);
let low = 0,
hight = array.length - 1,
mid,element;
while (low <= high){
mid = Math.floor((low + high) / 2);
element = array[mid];
if(element < item){
low = mid + 1;
}else if(element>item){
high = mid - 1;
}else{
return mid;
}
}
return -1;
}
一下是算法執(zhí)行的步驟示例圖：
這里的內(nèi)容大部分是書(shū)中摘抄的內(nèi)容，中間說(shuō)到了快速排序，您可以查閱其它的資料去了解下，排序算法相關(guān)的內(nèi)容，JS常見(jiàn)的排序算法主要有，當(dāng)然我們這里也可以使用其它排序方法，比如：冒泡排序、選擇排序、插入排序、歸并排序等。
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