上一篇：JS 数据结构与算法_链表
写在前面
说明：JS 数据结构与算法 系列文章的代码和示例均可在此找到
一、集合 Set
1.1 集合数据结构
集合 set 是一种包含不同元素的数据结构。集合中的元素成为成员。集合的两个最重要特性是：集合中的成员是无序的；集合中不允许相同成员存在
计算机中的集合与数学中集合的概念相同，有一些概念我们必须知晓：
不包含任何成员的集合称为空集；包含一切可能的成员为全集
如果两个成员完全相同，则称为两个集合相等
如果一个集合中所有的成员都属于另一个集合，则前一个集合被称为后一个集合的子集
另外还有交集 / 并集 / 差集，下面会一一实现
1.2 集合的实现
一般集合包含下面几个方法：
add 向集合添加一个新的项
remove 从集合移除一个值
has 如果值在集合中，返回 true，否则返回 false
clear 移除集合中的所有项
size 返回集合所包含元素的数量。与数组的 length 属性类似
values 返回一个包含集合中所有值的数组
union 两个集合的并集
intersection 两个集合的交集
difference 两个集合的差集
isSubsetOf 判断是否为子集
下面将基于对象实现基础的集合（数组和队列也可实现集合，点击查看）
class Set {
constructor() {
this._items = {};
this._length = 0;
}
// 添加成员时，如果已有成员则不操作。以 [value: value] 的形式存储在对象中
add(value) {
if (this.has(value)) return false;
this._items[value] = value;
this._length += 1;
return true;
}
// 移除成员时，如果没有对应成员则不操作
remove(value) {
if (!this.has(value)) return false;
delete this._items[value];
this._length -= 1;
return true;
}
values() {
return Object.values(this._items);
}
has(value) {
return this._items.hasOwnProperty(value);
}
clear() {
this._items = {};
this._length = 0;
}
size() {
return this._length;
}
isEmpty() {
return !this._length;
}
}
（1）并集的实现
将两个集合中的元素依次添加至新的集合中，并返回改集合
// 并集
union(otherSet) {
const unionSet = new Set();
const values = this.values();
values.forEach(item => unionSet.add(item));
const otherValues = otherSet.values();
otherValues.forEach(item => unionSet.add(item));
return unionSet;
}
（2）交集的实现
以集合 A 作为参考，遍历集合 B 依次对比成员，B 中的成员存在 A 中则添加至新集合 C 中，最后返回 C
// 交集
intersection(otherSet) {
const intersectionSet = new Set();
const values = this.values();
values.forEach(item => {
if (otherSet.has(item)) {
intersectionSet.add(item);
}
})
return intersectionSet;
}
（3）差集的实现
以集合 A 作为参考，遍历集合 B 依次对比成员，B 中的成员不存在 A 中则添加至新集合 C 中，最后返回 C
// 差集
difference(otherSet) {
const differenceSet = new Set();
const values = this.values();
values.forEach(item => {
if (!otherSet.has(item)) {
differenceSet.add(item);
}
})
return differenceSet;
}
注意：A.difference(B)与 B.difference(A)计算参考不同
（4）子集的实现
以集合 A 作为参考，遍历集合 B 依次对比成员，B 中的所有成员均存在 A 中则为其子集，否则不是
// 子集
isSubsetOf(otherSet) {
if (this.size() > otherSet.size()) return false;
const values = this.values();
for (let i = 0; i < values.length; i += 1) {
const item = values[i];
if (!otherSet.has(item)) return false;
}
return true;
}
1.3 ES6 中的 Set
ES6 中提供了新的数据结构 Set，它类似于数组，但是成员的值都是唯一的，没有重复的值
提供了一下几个方法：
add(value) 添加某个值，返回 Set 结构本身
delete(value) 删除某个值，返回一个布尔值，表示删除是否成功
has(value) 返回一个布尔值，表示该值是否为 Set 的成员
clear() 清除所有成员，没有返回值
size 属性，返回成员总数
创建：
直接通过数组创建：new Set([1,2,3,4])
先实例再添加：const set = new Set(); set.add(1);
遍历：
keys() 返回键名的遍历器
values() 返回键值的遍历器
entries() 返回键值对的遍历器
forEach()/for-of 使用回调函数遍历每个成员
二、字典 Dictionary
2.1 字典数据结构
集合表示一组互不相同的元素(不重复的元素)。在字典中，存储的是键 - 值对，其中键名是用来查询特定元素的。字典和集合很相似，集合以值 - 值对的形式存储元素，字典则是以键 - 值对的形式来存储元素。字典也称作映射
类比：电话号码簿里的名字和电话号码。要找一个电话时，先找名字，名字找到了，紧挨着他的电话号码也就想找到了，这里的键是指你用来查找的东西，值时查找得到的结果
2.2 字典的实现
一般字典包括下面几种方法：
set(key,value) 向字典中添加新元素
remove(key) 通过使用键值来从字典中移除键值对应的数据值
has(key) 如果某个键值存在于这个字典中，则返回 true，反之则返回 false
get(key) 通过键值查找特定的数值并返回
clear() 将这个字典中的所有元素全部删除
size() 返回字典所包含元素的数量。与数组的 length 属性类似
keys() 将字典所包含的所有键名以数组形式返回
values() 将字典所包含的所有数值以数组形式返回
下面将基于对象实现基础的字典
class Dictionary {
constructor() {
this._table = {};
this._length = 0;
}
set(key, value) {
if (!this.has(key)) {
this._length += 1;
}
this._table[key] = value;
}
has(key) {
return this._table.hasOwnProperty(key);
}
remove(key) {
if (this.has(key)) {
delete this._table[key];
this._length -= 1;
return true;
}
return false;
}
get(key) {
return this._table[key];
}
clear() {
this._table = {};
this._length = 0;
}
size() {
return this._length;
}
keys() {
return Object.keys(this._table);
}
values() {
return Object.values(this._table);
}
}
这里添加成员时，并未考虑 key 为对象的情况，以至于会出现如下情况：
const obj = {};
obj[{a: 1}] = 1;
obj[{a: 2}] = 2;
console.log(obj[{a: 1}]); // 2
// 对象形式的键会以其 toSting 方法的结果存储
obj; // {[object Object]: 2}
在 ES6 中支持 key 值为对象形式的字典数据结构 Map，其提供的方法如下：
提供了一下几个方法：
set(key, value) set 方法设置键名 key 对应的键值为 value，然后返回整个 Map 结构
get(key) get 方法读取 key 对应的键值，如果找不到 key，返回 undefined
delete(value) 删除某个值，返回一个布尔值，表示删除是否成功
has(value) 返回一个布尔值，表示该值是否为 Map 的成员
clear() 清除所有成员，没有返回值
size 属性，返回成员总数
创建：
直接通过数组创建：const map = new Map([[‘name’, ‘ 张三 ’], [‘title’, ‘Author’] ]);
先实例再添加：const map = new Map();
遍历：
keys() 返回键名的遍历器
values() 返回键值的遍历器
entries() 返回键值对的遍历器
forEach()/for-of 使用回调函数遍历每个成员
三、哈希表 / 散列表
3.1 哈希表数据结构
散列表也叫哈希表（HashTable 也叫 HashMap），是 Dictionary 类的一种散列表实现方式
（1）哈希表有何特殊之处：
数组的特点是寻址方便，插入和删除困难；而链表的特点是寻址困难，插入和删除方便。哈希表正是综合了两者的优点，实现了寻址方便，插入删除元素也方便的数据结构
（2）哈希表实现原理
哈希表就是把 Key 通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字，然后将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将 value 存储在以该数字为下标的数组空间里。而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将 key 转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取 value，如此一来，就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位
下面是将 key 中每个字母的 ASCII 值之和作为数组的索引（哈希函数）的图例：
（3）数组的长度为什么选择质数
书中有如下说明：
散列函数的选择依赖于键值的数据类型。如果键是整数，最简单的散列函数就是以数组的长度对键取余。在一些情况下，比如数组的长度为 10，而键值都是 10 的倍数时，就不推荐使用这种方式了。这也是数组的长度为什么要是质数的原因之一。如果键是随机的整数，而散列函数应该更均匀地分布这些键，这种散列方式称为除留余数法
3.2 哈希表的实现
我们为哈希表实现下面几个方法：
hashMethod 哈希函数，将字符串转换成索引
put 添加键值
get 由键获取值
remove 移除键
class HashTable {
constructor() {
this._table = [];
}
// 哈希函数【社区中实践较好的简单哈希函数】
hashMethod(key) {
if (typeof key === ‘number’) return key;
let hash = 5381;
for (let i = 0; i < key.length; i += 1) {
hash = hash * 33 + key.charCodeAt(i);
}
return hash % 1013;
}
put(key, value) {
const pos = this.hashMethod(key);
this._table[pos] = value;
}
get(key) {
const pos = this.hashMethod(key);
return this._table[pos];
}
remove(key) {
const pos = this.hashMethod(key);
delete this._table[pos];
}
print() {
this._table.forEach((item, index) => {
if (item !== undefined) {
console.log(index + ‘ –> ‘ + item);
}
})
}
}
当然了，一个简单的哈希函数，将不同的字符串转换成整数时，很有可能会出现多个不同字符串转换后对应同一个整数，这个就需要进行冲突的处理
3.3 处理冲突的方法
（1）分离链接
分离链接法包括为散列表的每一个位置创建一个链表并将元素存储在里面。它是解决冲突的最简单的方法，但是它在 HashTable 实例之外还需要额外的存储空间
（2）线性探查
当想向表中某个位置加入一个新元素的时候，如果索引 为 index 的位置已经被占据了，就尝试 index+ 1 的位置。如果 index+ 1 的位置也被占据了，就尝试 index+ 2 的位置，以此类推
四、bitMap 算法
4.1 bitMap 数据结构
bitMap 数据结构常用于大量整型数据做去重和查询，《Bitmap 算法》这篇文章中是基于 Java 语言及数据库优化进行解释的图文教程
bitMap 是利用了二进制来描述状态的一种数据结构，下面介绍其简单的原理：
（1）思考下面的问题
街边有 8 栈路灯，编号分别是 1 2 3 4 5 6 7 8，其中 2 号，5 号，7 号，8 号路灯是亮着的，其余的都处于不亮的状态，请你设计一种简单的方法来表示这 8 栈路灯亮与不亮的状态。
路灯 1 2 3 4 5 6 7 8
状态 0 1 0 0 1 0 1 1
将状态转化为二进制 parseInt(1001011, 2); 结果为 75。一个 Number 类型的值为 32 个字节，它可以表示 32 栈路灯的状态。这样在大数据量的处理中，bitMap 就有很大的优势。
（2）位运算介绍
按位与 &: 3&7=3【011 & 111 –> 011】
按位或 |: 3|7=7【011 | 111 –> 111】
左位移 <<: 1<<3=8【1 –> 1000】
（3）实践
一组数，内容以为 3,6,7,9，请用一个整数来表示这些四个数
var value = 0;
value = value | 1<<3; // 1000
value = value | 1<<6; // 1001000
value = value | 1<<7; // 11001000
value = value | 1<<9; // 1011001000
console.log(value); // 712
这样，十进制数 712 的二进制形式对应的位数为 1 的值便为数组中的树值
4.2 bitMap 的实现
通过上面的介绍，我们可以实现一个简单的 bitMap 类，有下面两个方法：
addMember 添加成员
isExist 成员是否存在
分析：
单个数值既能表示 0~32 的值，若以数组作为基础，bitMap 能容纳的成员由数组长度决定 64* 数组长度
addMember 添加成员：数组 / 位数向下取整表示所在索引，数组 / 位数取余表示所在二进制的位数
isExist 成员是否存在：添加成员的反向计算
我们先实现基础读写位的方法
export const BIT_SIZE = 32;
// 设置位的值
export function setBit(bitMap, bit) {
const arrIndex = Math.floor(bit / BIT_SIZE);
const bitIndex = Math.floor(bit % BIT_SIZE);
bitMap[arrIndex] |= (1 << bitIndex);
}
// 读取位的值
export function getBit(bitMap, bit) {
const arrIndex = Math.floor(bit / BIT_SIZE);
const bitIndex = Math.floor(bit % BIT_SIZE);
return bitMap[arrIndex] & (1 << bitIndex);
}
进而根据上面的方法得到下面的类
class BitMap {
constructor(size) {
this._bitArr = Array.from({
length: size
}, () => 0);
}
addMember(member) {
setBit(this._bitArr, member);
}
isExist(member) {
const isExist = getBit(this._bitArr, member);
return Boolean(isExist);
}
}
// 验证
const bitMap = new BitMap(4);
const arr = [0, 3, 5, 6, 9, 34, 23, 78, 99];
for(var i = 0;i < arr.length;i++){
bitMap.addMember(arr[i]);
}
console.log(bitMap.isExist(3)); // true
console.log(bitMap.isExist(7)); // false
console.log(bitMap.isExist(78)); // true
注意：这种结构也有其局限性
数据集要求较为紧凑，[1, 1000000]这种结构空间利用过低，不利于发挥 bitMap 的优势
仅对整数有效（当然，我们可以通过哈希函数将字符串转换为整型）
4.3 bitMap 的应用
（1）大数据排序
要求：有多达 10 亿无序整数，已知最大值为 15 亿，请对这个 10 亿个数进行排序分析：大数据的排序，传统的排序方式相对内存占用较大，使用 bitMap 仅占原内存的(JS 中为 1 /64，Java 中为 1 /32)
实现：模拟大数据实现，如下（最大值为 99）
const arr = [0, 6, 88, 7, 73, 34, 10, 99, 22];
const MAX_NUMBER = 99;
const ret = [];
const bitMap = new BitMap(4);
arr.forEach(item => { bitMap.addMember(item); })
for (let i = 0; i <= MAX_NUMBER; i += 1) {
if (bitMap.isExist(i)) ret.push(i);
}
console.log(ret); // [0, 6, 7, 10, 22, 34, 73, 88, 99]
（2）两个集合取交集
要求：两个数组，内容分别为 [1, 4, 6, 8, 9, 10, 15], [6, 14, 9, 2, 0, 7]，请用 BitMap 计算他们的交集分析：利用 isExist() 来筛选相同项实现：
const arr1 = [1, 4, 6, 8, 9, 10, 15];
const arr2 = [6, 14, 9, 2, 0, 7];
const intersectionArr = []
const bitMap = new BitMap();
arr1.forEach(item => bitMap.addMember(item))
arr2.forEach(item => {
if (bitMap.isExist(item)) {
intersectionArr.push(item);
}
})
console.log(intersectionArr); // [6, 9]
BitMap 数据结构的用法原不止如此，我们可以通过哈希函数将字符串转换成整数，再进行处理。当然，我们应该始终牢记 BitMap 必须是相对较为紧密的数字，否则无法发挥 BitMap 的最大功效
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