用于計算數組元素頻率的 JavaScript 程序-魔扣目錄

計算頻率意味著我們必須計算數組中的元素出現在給定數組中的次數。我們可以使用一些內置的數據結構（例如地圖）來獲取頻率，或者我們也可以對數組進行排序來獲取數組元素的頻率。我們將討論這兩種方法，讓我們一一看看它們 –

對數組進行排序

在這種方法中，我們將對數組進行排序，并檢查當前元素是否與前一個元素相同，如果當前數組不相同，則這是新元素，以及前一個元素的頻率直到計數是一個變量，我們將使用它來增加元素的計數。

方法

首先，我們將使用內置排序方法對數組進行排序。

我們將創建一個數組，用于存儲給定數組中的元素及其各自的頻率。

我們將創建一個變量“count”來存儲當前元素出現的次數。

我們將迭代數組，并在每次迭代時檢查當前元素是否等于前一個元素。

如果當前元素等于前一個元素，那么我們將增加計數值。

如果當前元素不等于前一個元素，那么我們會將前一個元素的計數作為鍵對存儲在數組中，指示當前元素的頻率。

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此外，我們會將計數值更新為 1。

迭代數組后，我們將存儲排序數組最后一個元素的頻率，因為它不會被存儲并循環結束。

示例

讓我們看看實現上述方法的代碼，并以更好的方式添加和理解它。

// given array 
var arr = [ 1, 4, 5, 6, 2, 2, 2, 4, 5, 5, 4, 6, 9, 1, 2, 2, 3]

// sorting the array 
arr.sort()

var count = 1 

for(var i = 1;i<arr.length; i++){
   if(arr[i] == arr[i-1]) {
      count++;
   }
   else {
      console.log("The frequency of "+ arr[i-1] + " is: " + count);
      count = 1;
   }
}

console.log("The frequency of "+ arr[arr.length-1] + " is: " + count);

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時間和空間復雜度

上面代碼的時間復雜度是 O(N*log(N))，因為我們已經對數組進行了排序，并且需要的時間是 N*log(N)，并且我們已經遍歷了一次數組，需要 O(N ) 時間，其中 N 是給定數組中存在的元素數量。

上面代碼的空間復雜度是 O(1)，因為我們沒有使用任何額外的空間，但如果我們想存儲頻率，那么就會有一些額外的空間，那就是 O(N)。

使用地圖的所有元素的頻率

映射是以鍵對形式存儲值的數據結構，并且數據可以在以后更新。在地圖中添加或更新數據需要對數時間，但不需要對數組進行排序，這意味著我們不必像在上一個程序中那樣更改數組。讓我們先看看方法，然后我們將進入編碼部分 –

方法

首先，我們將使用 new 關鍵字創建地圖。

我們將迭代數組并檢查每個元素。

如果當前元素存在于地圖中，那么我們將增加為當前元素存儲的值，即頻率。

如果該元素未存儲，那么我們會將其作為鍵添加到映射中，并給出值 1。

迭代數組后，我們可以將存儲在映射中的值打印為鍵值對。

示例

我們已經看到了代碼的實現方式，現在讓我們進入實現部分以更好地理解代碼 –

// given array 
var arr = [ 1, 4, 5, 6, 2, 2, 2, 4, 5, 5, 4, 6, 9, 1, 2, 2, 3]
var map = new Map()
for(var i = 0;i<arr.length; i++){
   if(map.has(arr[i])){
      var k = map.get(arr[i]);
      map.delete(arr[i]);
      map.set(arr[i],k+1)
   }
   else{
      map.set(arr[i],1);
   }
}
console.log(map)

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