一、js lru算法原理？
js lru算法是最少使用页面置换算法（Least Recently Used），首先置换近期最长时间以来没被访问的页面，是为虚拟页式存储管理服务的。
可以用一个特殊的栈来保存当前正在使用的各个页面的页面号。当一个新的进程访问某页面时，便将该页面号压入栈顶，其他的页面号往栈底移，如果内存不够，则将栈底的页面号移除。
这样，栈顶始终是最新被访问的页面的编号，而栈底则是最近最久未访问的页面的页面号。
二、js回溯算法原理？
回溯算法原理：实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。
当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。
三、js快速排序算法？
快速排序是一种常用的排序算法，采用了分治思想，是在平均情况下排序速度较快的算法之一。实现快速排序的关键在于如何确定枢轴元素，通常可以采用三数取中、随机选取等方法。下面是使用JavaScript语言实现快速排序算法的示例代码：
javascript
复制代码
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) { // 如果数组长度小于等于1，则无需排序，直接返回
return arr;
}
var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2); // 选取枢轴元素的下标
var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0]; // 从数组中取出枢轴元素，并将其从原数组中删除
var left = [];
var right = [];
for (var i = 0; i < arr.length; i++) { // 遍历数组，进行划分
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i]); // 小于枢轴元素的放在左边
} else {
right.push(arr[i]); // 大于等于枢轴元素的放在右边
}
}
// 分别对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来
return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}
在上述代码中，quickSort函数接受一个数组作为参数，如果数组长度小于等于1，则直接返回；否则选取一个枢轴元素，将数组中小于枢轴元素的放在左边，大于等于枢轴元素的放在右边，然后对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来。
四、aloha防碰撞算法原理
多标签防碰撞算法主要分为三类：
①基于Aloha的算法，又称为随机性算法；
②基于树的算法，又称为确定性算法；
③混合算法，将基于Aloha的算法和基于树的算法相结合而产生的一种算法。
五、js 如何用算法画表？
<script type="text/javascript" > function step(){ for(i=1;i<=9;i++){ for(j=1;j<=i;j++){ document.write(i+"x"+j+"="+i*j +" "); }document.write("<br/>") } } </script> </head> <body onload="step()"> </body>
六、js最长递增子序列算法思想？
从左到右进行找最长上升子序列，从右到左找最长上升子序列。 用dp1[i]表示1~i的最长上升子序列（必须包括a[i]） 用dp2[i]表示n~i的最长上升子序列（必须包括a[i]） 当dp1[i]+dp2[i]的值为最大时得出解。
七、js神经网络算法实例说明？
以下是一个简单的 JavaScript 神经网络算法的示例说明，用于演示如何使用 JavaScript 实现一个基本的前馈神经网络。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量。在这个示例中，我们使用一个具有一个输入层、一个隐藏层（包含三个节点）和一个输出层（包含一个节点）的神经网络。
```javascript
// 定义神经网络结构
const numInputNodes = 1;
const numHiddenNodes = 3;
const numOutputNodes = 1;
// 定义神经网络的权重和偏置值
const weights = [
[0.5, 0.2, -0.1], // 输入层到隐藏层的权重
[0.8], // 隐藏层到输出层的权重
];
const biases = [
[0.1, 0.2, 0.3], // 隐藏层的偏置值
[0.4], // 输出层的偏置值
];
// 定义神经网络的激活函数（这里使用简单的 sigmoid 函数）
function sigmoid(x) {
return 1 / (1 + Math.exp(-x));
}
// 定义神经网络的前向传播函数
function feedForward(input) {
const hiddenOutputs = [];
const output = [];
// 计算隐藏层节点的输出
for (let i = 0; i < numHiddenNodes; i++) {
let sum = biases[0][i];
for (let j = 0; j < numInputNodes; j++) {
sum += input[j] * weights[0][j][i];
}
hiddenOutputs.push(sigmoid(sum));
}
// 计算输出层节点的输出
for (let i = 0; i < numOutputNodes; i++) {
let sum = biases[1][i];
for (let j = 0; j < numHiddenNodes; j++) {
sum += hiddenOutputs[j] * weights[1][j][i];
}
output.push(sigmoid(sum));
}
return output;
}
// 使用示例
const input = [0.7];
const output = feedForward(input);
console.log(output);
```
在这个示例中，我们首先定义了神经网络的结构，然后初始化了权重和偏置值。接下来，我们定义了激活函数 sigmoid，并实现了神经网络的前向传播函数 feedForward。在前向传播过程中，我们根据权重、偏置值和激活函数计算了隐藏层和输出层的节点输出。
最后，我们使用一个输入向量 [0.7] 来测试神经网络，并将输出打印到控制台。
请注意，这只是一个简单的示例，用于说明 JavaScript 中神经网络算法的基本实现。实际的神经网络算法通常涉及更复杂的结构、优化算法（如反向传播）和更大规模的训练数据集。
八、原生js的RSA和AES加密解密算法？
aes/des加密速度快,适合大量数据,des容易破解,一般用3重des,后来又出现了更快更安全的aes rsa是公钥加密,速度慢,只能处理少量数据,优点是公钥即使在不安全的网络上公开,也能保证安全 常见情况是双方用rsa协商出一个密钥后通过aes/3des给数据加密
九、md5算是是不可逆算法，可以通过碰撞来破解？
他不是真正的破解，是通过预先用MD5加密一些密码然后存入数据库，当用户需要破解密码时然后用用户的这条MD5码在数据库中查找，能找到就破解了，就给你返回原始密码，找不到就破解不了，所以MD5是不可逆的
十、谁能详细的给俺讲下js贪吃蛇的，思路，算法？
算法是不分语言的，简单点想就是利用一个数组存取蛇，蛇在方格子里走，一个方格是一步，每次画图的时候把数组最后一个去掉，变成头部，吃一个数组增加一个，就这么简单。