项目案例

在世界上，有许多代码量很少但非常厉害和经典的算法或项目案例。以下是一些具有代表性的案例。

快速排序算法

快速排序算法是一种常用的排序算法，其代码量较少但非常高效。它的基本思想是通过选取一个元素作为基准，将待排序的数组分成左右两个子数组，分别对左右子数组进行递归排序，最后将排好序的左右子数组合并起来。快速排序算法的时间复杂度为O(n log n)，是目前最快的排序算法之一。

function quickSort(arr) {
    if (arr.length <= 1) {
        return arr;
    }
    
    var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
    var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
    var left = [];
    var right = [];
    
    for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] < pivot) {
            left.push(arr[i]);
        } else {
            right.push(arr[i]);
        }
    }
    
    return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}

二分搜索算法

二分搜索算法是一种在有序数组中查找特定元素的算法。它的代码量很少，但非常高效。二分搜索算法的基本思想是通过将数组分成左右两个部分，然后检查中间元素与目标值的关系，然后根据关系再在左半部分或右半部分进行查找，以此类推，直到找到目标值或者确定目标值不存在。二分搜索算法的时间复杂度为O(log n)。

function binarySearch(arr, target) {
    var left = 0;
    var right = arr.length - 1;
    
    while (left <= right) {
        var mid = Math.floor((left + right) / 2);
        
        if (arr[mid] === target) {
            return mid;
        } else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    
    return -1;
}

最小生成树算法

最小生成树算法是一种在无向图中找到最小权重生成树的算法。其中，Prim算法和Kruskal算法是两种最常用的最小生成树算法。代码量较少但非常经典的是Prim算法。Prim算法的基本思想是从图中的一个顶点开始，选择与当前生成树相连的权重最小的边，将该边加入生成树中，然后继续选择与生成树相连的权重最小的边，直到生成树包含了所有顶点为止。Prim算法的时间复杂度为O((V + E) log V)，其中V是顶点数，E是边数。

function prim(graph) {
    var visited = new Array(graph.length).fill(false);
    var dist = new Array(graph.length).fill(Number.MAX_VALUE);
    var parent = new Array(graph.length).fill(-1);
    
    dist[0] = 0;
    
    for (var i = 0; i < graph.length - 1; i++) {
        var minDist = Number.MAX_VALUE;
        var minIndex = -1;
        
        for (var j = 0; j < graph.length; j++) {
            if (!visited[j] && dist[j] < minDist) {
                minDist = dist[j];
                minIndex = j;
            }
        }
        
        visited[minIndex] = true;
        
        for (var k = 0; k < graph.length; k++) {
            if (graph[minIndex][k] !== 0 && !visited[k] && graph[minIndex][k] < dist[k]) {
                dist[k] = graph[minIndex][k];
                parent[k] = minIndex;
            }
        }
    }
    
    return parent;
}