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法律研究JavaScript 数组元素频率计数程序
计数频率意味着我们需要统计给定数组中每个元素出现的次数。我们可以使用一些内置的数据结构，例如映射（maps），来获取频率，或者也可以对数组进行排序来获取数组元素的频率。我们将讨论这两种方法，让我们逐一了解它们。
数组排序
在这种方法中，我们将对数组进行排序，并检查当前元素是否与前一个元素相同。如果当前元素与前一个元素不同，则这是一个新元素，前一个元素的频率为计数变量的值，我们将使用此变量来增加元素的计数。
方法
首先，我们将使用内置的 sort 方法对数组进行排序。
我们将创建一个数组，用于存储数组中元素及其相应的频率。
我们将创建一个变量“count”来存储当前元素出现的次数。
我们将遍历数组，并在每次迭代中，检查当前元素是否等于前一个元素。
如果当前元素等于前一个元素，则我们将增加 count 的值。
如果当前元素不等于前一个元素，则我们将 count 与前一个元素作为键值对存储在数组中，表示当前元素的频率。
此外，我们将 count 的值更新为 1。
遍历完数组后，我们将存储排序数组最后一个元素的频率，因为它不会被存储，并且循环已结束。
示例
让我们看看实现上述方法的代码，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);
时间和空间复杂度
上述代码的时间复杂度为 O(N*log(N))，因为我们对数组进行了排序，排序的时间复杂度为 N*log(N)，并且我们遍历了数组一次，时间复杂度为 O(N)，其中 N 是给定数组中存在的元素数量。
上述代码的空间复杂度为 O(1)，因为我们没有使用任何额外的空间，但是如果我们想要存储频率，则会有一些额外的空间，空间复杂度为 O(N)。
使用映射查找所有元素的频率
映射是将值以键值对形式存储的数据结构，并且数据可以在以后更新。在映射中添加或更新数据需要对数时间，但无需对数组进行排序，这意味着我们不必像在前面的程序中那样更改数组。让我们首先了解一下方法，然后我们将进入编码部分。
方法
首先，我们将使用 new 关键字创建映射。
我们将遍历数组，并对每个元素进行检查。
如果当前元素存在于映射中，则我们将增加为当前元素存储的值（即频率）。
如果元素未存储，则我们将它作为键添加到映射中，并将其值设置为 1。
遍历完数组后，我们可以将映射中存储的值作为键值对打印出来。
示例
我们已经了解了代码的方法，现在让我们进入实现部分，以便更好地理解代码。
// 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)
时间和空间复杂度
上述代码的时间复杂度为 O(N*log(N))，其中 N 是数组的大小，对数因子是由于映射的工作原理造成的。上述代码的空间复杂度为 O(N)，这是存储映射中元素所需的。
使用映射查找频率很好，因为我们不必更改给定的数组。
结论
在本教程中，我们学习了 JavaScript 数组元素频率计数程序。计数频率意味着我们需要统计给定数组中每个元素出现的次数。我们已经了解了两种解决此问题的方法：一种是使用内置的 sort 函数对元素进行排序，另一种是使用内置的 map 数据结构。
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