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法律研究JavaScript 陣列元素頻率計數程式
計數頻率意味著我們需要統計給定陣列中每個元素出現的次數。我們可以使用一些內建的資料結構，例如對映（maps），來獲取頻率，或者也可以對陣列進行排序來獲取陣列元素的頻率。我們將討論這兩種方法，讓我們逐一瞭解它們。
陣列排序
在這種方法中，我們將對陣列進行排序，並檢查當前元素是否與前一個元素相同。如果當前元素與前一個元素不同，則這是一個新元素，前一個元素的頻率為計數變數的值，我們將使用此變數來增加元素的計數。
方法
首先，我們將使用內建的 sort 方法對陣列進行排序。
我們將建立一個數組，用於儲存陣列中元素及其相應的頻率。
我們將建立一個變數“count”來儲存當前元素出現的次數。
我們將遍歷陣列，並在每次迭代中，檢查當前元素是否等於前一個元素。
如果當前元素等於前一個元素，則我們將增加 count 的值。
如果當前元素不等於前一個元素，則我們將 count 與前一個元素作為鍵值對儲存在陣列中，表示當前元素的頻率。
此外，我們將 count 的值更新為 1。
遍歷完陣列後，我們將儲存排序陣列最後一個元素的頻率，因為它不會被儲存，並且迴圈已結束。
示例
讓我們看看實現上述方法的程式碼，並以更好的方式新增和理解它。
// 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);
時間和空間複雜度
上述程式碼的時間複雜度為 O(N*log(N))，因為我們對陣列進行了排序，排序的時間複雜度為 N*log(N)，並且我們遍歷了陣列一次，時間複雜度為 O(N)，其中 N 是給定陣列中存在的元素數量。
上述程式碼的空間複雜度為 O(1)，因為我們沒有使用任何額外的空間，但是如果我們想要儲存頻率，則會有一些額外的空間，空間複雜度為 O(N)。
使用對映查詢所有元素的頻率
對映是將值以鍵值對形式儲存的資料結構，並且資料可以在以後更新。在對映中新增或更新資料需要對數時間，但無需對陣列進行排序，這意味著我們不必像在前面的程式中那樣更改陣列。讓我們首先了解一下方法，然後我們將進入編碼部分。
方法
首先，我們將使用 new 關鍵字建立對映。
我們將遍歷陣列，並對每個元素進行檢查。
如果當前元素存在於對映中，則我們將增加為當前元素儲存的值（即頻率）。
如果元素未儲存，則我們將它作為鍵新增到對映中，並將其值設定為 1。
遍歷完陣列後，我們可以將對映中儲存的值作為鍵值對打印出來。
示例
我們已經瞭解了程式碼的方法，現在讓我們進入實現部分，以便更好地理解程式碼。
// 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)
時間和空間複雜度
上述程式碼的時間複雜度為 O(N*log(N))，其中 N 是陣列的大小，對數因子是由於對映的工作原理造成的。上述程式碼的空間複雜度為 O(N)，這是儲存對映中元素所需的。
使用對映查詢頻率很好，因為我們不必更改給定的陣列。
結論
在本教程中，我們學習了 JavaScript 陣列元素頻率計數程式。計數頻率意味著我們需要統計給定陣列中每個元素出現的次數。我們已經瞭解了兩種解決此問題的方法：一種是使用內建的 sort 函式對元素進行排序，另一種是使用內建的 map 資料結構。
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