前端面试算法——快速找出丢失的三个正整数

资源摘要信息:"本资源主要介绍了前端面试中常见的JavaScript算法题目和其解决方案。涉及到的算法题目包括寻找丢失的最小正整数、两个整数相除但不使用乘、除、取模操作符、生成不重复的随机整数并排序、找出数组内字符串的最长公共前缀以及找出字符串中出现次数最多的字符等。" 知识点: 1. 找到丢失的最小正整数：这个问题可以通过哈希表（或称为映射、字典）的方式来解决。首先将数组内的所有数字存入一个哈希表中，然后遍历1到n的所有正整数，对于每一个整数，检查它是否在哈希表中存在。不存在的数字即为丢失的数字。这种方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度也为O(n)。 2. 两个整数相除：这是一个有趣的算法问题，因为在不使用乘法、除法、取模运算符的情况下，我们需要通过位运算和加减运算来实现除法。通常的做法是使用减法模拟除法，通过连续减去除数直到被除数小于除数，记录下这个过程的次数，这个次数就是商。当被除数小于除数时，就停止减法操作。这种方法的时间复杂度较高，需要对每一位进行操作。 3. 生成不重复的随机整数并排序：首先使用集合或者哈希表去重，然后再将结果转换为数组进行排序。排序算法可以使用快速排序、归并排序等高效的排序算法，以达到较好的性能。解法二的时间复杂度大约为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。 4. 取数组内所有字符串最长的相同前缀：这个问题可以通过遍历字符串数组，逐个字符比较来解决。可以设置一个公共前缀的变量，初始为空字符串，然后逐个字符比较，一旦发现不同的字符就停止比较并返回当前的公共前缀。时间复杂度为O(mn)，其中m是字符串数组中最短字符串的长度，n是字符串数组的长度。 5. 计算字符串中出现次数最多的字符：这个问题可以通过使用哈希表来解决。遍历字符串中的每一个字符，使用哈希表记录每个字符出现的次数，然后遍历哈希表找到出现次数最多的字符。时间复杂度为O(n)，空间复杂度也为O(n)。 6. 搜索插入位置：这是一个二分查找问题。给定一个排序的数组和一个目标值，在数组中找到目标值的位置，如果目标值不存在于数组中，则返回目标值应该插入的位置。二分查找的基本思路是将数组分成两半，判断目标值与中间值的关系，然后决定是继续在左半部分查找还是右半部分查找。时间复杂度为O(logn)。 以上知识点在前端面试中属于比较常见的算法问题，涉及到数据结构的使用、基本算法的应用以及算法的时间复杂度和空间复杂度分析，是考察应聘者是否具备扎实的算法和数据结构基础的重要指标。在实际编程中，这些算法问题的解决对于提升代码的效率和性能有着至关重要的作用。