function getFibonacci(n) { var fibarr = []; var i = 0; while(i<n) { if(i<=1) { fibarr.push(i); }else{ fibarr.push(fibarr[i-1] + fibarr[i-2]) } i++; } return fibarr; }
剩余的工作就是利用canvas arc方法进行曲线绘制了
Q7 找出下列正数组的最大差值比如:
输入 [10,5,11,7,8,9]
输出 6
这是通过一道题目去测试对于基本的数组的最大值的查找，很明显我们知道，最大差值肯定是一个数组中最大值与最小值的差。
function getMaxProfit(arr) { var minPrice = arr[0]; var maxProfit = 0; for (var i = 0; i < arr.length; i++) { var currentPrice = arr[i]; minPrice = Math.min(minPrice, currentPrice); var potentialProfit = currentPrice - minPrice; maxProfit = Math.max(maxProfit, potentialProfit); } return maxProfit; }
Q8 随机生成指定长度的字符串
实现一个算法，随机生成指制定长度的字符窜。
比如给定 长度 8 输出 4ldkfg9j
function randomString(n) { let str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz9876543210'; let tmp = '', i = 0, l = str.length; for (i = 0; i < n; i++) { tmp += str.charAt(Math.floor(Math.random() * l)); } return tmp; } module.exports = randomString;
Q9 实现类似getElementsByClassName 的功能
自己实现一个函数，查找某个DOM节点下面的包含某个class的所有DOM节点？不允许使用原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函数。
function queryClassName(node, name) { var starts = '(^|[ \n\r\t\f])', ends = '([ \n\r\t\f]|$)'; var array = [], regex = new RegExp(starts + name + ends), elements = node.getElementsByTagName("*"), length = elements.length, i = 0, element; while (i < length) { element = elements[i]; if (regex.test(element.className)) { array.push(element); } i += 1; } return array; }
Q10 使用JS 实现二叉查找树(Binary Search Tree)
一般叫全部写完的概率比较少，但是重点考察你对它的理解和一些基本特点的实现。 二叉查找树，也称二叉搜索树、有序二叉树（英语：ordered binary tree）是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；
没有键值相等的节点。二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构，用于构建更为抽象的数据结构，如集合、multiset、关联数组等。
在写的时候需要足够理解二叉搜素树的特点，需要先设定好每个节点的数据结构
class Node { constructor(data, left, right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; } }
树是有节点构成，由根节点逐渐延生到各个子节点，因此它具备基本的结构就是具备一个根节点，具备添加，查找和删除节点的方法.
class BinarySearchTree { constructor() { this.root = null; } insert(data) { let n = new Node(data, null, null); if (!this.root) { return this.root = n; } let currentNode = this.root; let parent = null; while (1) { parent = currentNode; if (data < currentNode.data) { currentNode = currentNode.left; if (currentNode === null) { parent.left = n; break; } } else { currentNode = currentNode.right; if (currentNode === null) { parent.right = n; break; } } } } remove(data) { this.root = this.removeNode(this.root, data) } removeNode(node, data) { if (node == null) { return null; } if (data == node.data) { // no children node if (node.left == null && node.right == null) { return null; } if (node.left == null) { return node.right; } if (node.right == null) { return node.left; } let getSmallest = function(node) { if(node.left === null && node.right == null) { return node; } if(node.left != null) { return node.left; } if(node.right !== null) { return getSmallest(node.right); } } let temNode = getSmallest(node.right); node.data = temNode.data; node.right = this.removeNode(temNode.right,temNode.data); return node; } else if (data < node.data) { node.left = this.removeNode(node.left,data); return node; } else { node.right = this.removeNode(node.right,data); return node; } } find(data) { var current = this.root; while (current != null) { if (data == current.data) { break; } if (data < current.data) { current = current.left; } else { current = current.right } } return current.data; } } module.exports = BinarySearchTree;