一、字符串

字符串中出现最多次数的字符

function findMaxDuplicateChar(str) {
	var cnt = {},  // 用来记录所有的字符的出现频次
	c = "";  // 用来记录最大频次的字符
	for (var i = 0;  i < str.length;  i++) {
		var ci = str[i];
		if (!cnt[ci]) {
			cnt[ci] = 1;
		} else {
			cnt[ci]++;
		}
		if (c == "" || cnt[ci] > cnt[c]) {
			c = ci;
		}
	}
	console.log(cnt)
	return c;
}

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2.翻转字符串

function reverseString(str) {
	return str.split("").reverse().join("");
}

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3.回文字符串

// 判断回文字符串
function palindrome(str) {
	var reg = /[\W_]/g;
	var str0 = str.toLowerCase().replace(reg, "");
	var str1 = str0.split("").reverse().join("");
	return str0 === str1;
}

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二、数组

// 数组去重
function uniqueArray(arr) {
	var temp = [];
	for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
		if (temp.indexOf(arr[i]) == -1) {
			temp.push(arr[i]);
		}
	}
	return temp;
	//or
	return Array.from(new Set(arr));
}

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三、排序

1.冒泡排序

// 冒泡排序
function bubbleSort(arr) {
	for(var i = 1, len = arr.length; i < len - 1; ++i) {
		for(var j = 0; j <= len - i; ++j) {
			if (arr[j] > arr[j + 1]) {
				let temp = arr[j];
				arr[j] = arr[j + 1];
				arr[j + 1] = temp;
			}
		}
	}
}

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2.快速排序

// 快速排序
function qSort(arr) {
	// 声明并初始化左边的数组和右边的数组
	var left = [], right = [];
	// 使用数组第一个元素作为基准值
	var base = arr[0];
	// 当数组长度只有1或者为空时，直接返回数组，不需要排序
	if(arr.length <= 1) return arr;
	// 进行遍历
	for(var i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
		if(arr[i] <= base) {
		// 如果小于基准值，push到左边的数组
			left.push(arr[i]);
		} else {
		// 如果大于基准值，push到右边的数组
			right.push(arr[i]);
		}
	}
	// 递归并且合并数组元素
	return [...qSort(left), ...[base], ...qSort(right)];    //return qSort(left).concat([base], qSort(right));
}

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3.插入排序

// 插入排序 过程就像你拿到一副扑克牌然后对它排序一样
function insertionSort(arr) {
	var n = arr.length;
	// 我们认为arr[0]已经被排序，所以i从1开始
	for (var i = 1; i < n; i++) {
		// 取出下一个新元素，在已排序的元素序列中从后向前扫描来与该新元素比较大小
		for (var j = i - 1; j >= 0; j--) {
			if (arr[i] >= arr[j]) { // 若要从大到小排序，则将该行改为if (arr[i] <= arr[j])即可
				// 如果新元素arr[i] 大于等于 已排序的元素序列的arr[j]，
				// 则将arr[i]插入到arr[j]的下一位置，保持序列从小到大的顺序
				arr.splice(j + 1, 0, arr.splice(i, 1)[0]);
				// 由于序列是从小到大并从后向前扫描的，所以不必再比较下标小于j的值比arr[j]小的值，退出循环
				break;  
			} else if (j === 0) {
				// arr[j]比已排序序列的元素都要小，将它插入到序列最前面
				arr.splice(j, 0, arr.splice(i, 1)[0]);
			}
		}
	}
	return arr;
}

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当目标是升序排序，最好情况是序列本来已经是升序排序，那么只需比较n-1次，时间复杂度O(n)。最坏情况是序列本来是降序排序，那么需比较n(n-1)/2次，时间复杂度O(n2)。所以平均来说，插入排序的时间复杂度是O(n2)。显然，次方级别的时间复杂度代表着插入排序不适合数据特别多的情况，一般来说插入排序适合小数据量的排序。

在这段代码中，我们可以看到，这段代码实现了通过pivot区分左右部分，然后递归的在左右部分继续取pivot排序，实现了快速排序的文本描述，也就是说该的算法实现本质是没有问题的。

虽然这种实现方式非常的易于理解。不过该实现也是有可以改进的空间，在这种实现中，我们发现在函数内定义了left/right两个数组存放临时数据。随着递归的次数增多，会定义并存放越来越多的临时数据，需要Ω(n)的额外储存空间。

四、查找

// 二分查找
function binary_search(arr, l, r, v) {
	if (l > r) {
		return -1;
	}
	var m = parseInt((l + r) / 2);
	if (arr[m] == v) {
		return m;
	} else if (arr[m] < v) {
		return binary_search(arr, m+1, r, v);
	} else {
		return binary_search(arr, l, m-1, v);
	}
}

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将二分查找运用到之前的插入排序中，形成二分插入排序，据说可以提高效率。但我测试的时候也许是数据量太少，并没有发现太明显的差距。。大家可以自己试验一下~（譬如在函数调用开始和结束使用console.time(‘插入排序耗时’)和console.timeEnd(‘插入排序耗时’)）

五、树的搜索/遍历

1.深度优先搜索

// 深搜 非递归实现
function dfs(node) {
	var nodeList = [];
	if (node) {
		var stack = [];
		stack.push(node);
		while(stack.length != 0) {
			var item = stack.pop();
			nodeList.push(item);
			var children = item.children;
			for (var i = children.length-1; i >= 0; i--) {
				stack.push(children[i]);
			}
		}
	}
	return nodeList;
}

// 深搜 递归实现
function dfs(node, nodeList) {
	if (node) {
		nodeList.push(node);
		var children = node.children;
		for (var i = 0; i < children.length; i++) {
			dfs(children[i], nodeList);
		}
	}
	return nodeList;
}

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2.广度优先搜索

// 广搜 非递归实现
function bfs(node) {
	var nodeList = [];
	if (node != null) {
		var queue = [];
		queue.unshift(node);
		while (queue.length != 0) {
			var item = queue.shift();
			nodeList.push(item);
			var children = item.children;
			for (var i = 0; i < children.length; i++){
				queue.push(children[i]);
			}
		}
	}
	return nodeList;
}

// 广搜 递归实现
var i=0;  // 自增标识符
function bfs(node, nodeList) {
	if (node) {
		nodeList.push(node);
		if (nodeList.length > 1) {
			bfs(node.nextElementSibling, nodeList);  // 搜索当前元素的下一个兄弟元素
		}
		node = nodeList[i++];
		bfs(node.firstElementChild, nodeList); // 该层元素节点遍历完了，去找下一层的节点遍历
	}
	return nodeList;
}