前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)
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为什么要学习数据结构与算法？
在0202年的今天，由于每天被无数的信息轰炸，大多数人已经变得越来越浮躁了，并且丧失了独立思考的能力。
你可能会经常听到这样的感慨：
技术人究竟能走多远？我遇到了天花板
35岁的程序员要如何面对中年危机？
技术更新太快，好累，学不动了
然后，你也变得焦虑起来。
那你有没有静下心来想过，如何才能抵御年龄增长并且使自己增值呢？
无非是终身学习，持续修炼自己的内功。
内功也就是基础知识和核心概念，这些轰轰烈烈发展的技术本质，其实都是基础知识，也就是我们在大学里学过的基础课-程。
操作系统
计算机组成原理
计算机网络
编译原理
设计模式
数据结构与算法
这也就是为什么越靠谱的面试官越注重你基础知识的掌握程度，为什么越牛的的企业越重视你的算法能力。
因为当你拥有了这些，你已经比大多数人优秀了。
你的天花板由你自己来决定，大家口中的中年危机可能并不会成为你的危机。
新技术来临时，你对它的本质会看得更加透彻，学起来会一通百通。
这样的人才，公司培养你也会花费更少的成本。
(不过，一辈子做个开开心心的 CRUD Boy 也是一种选择。
)
数据结构与算法之间的关系
Rob Pikes 5 Rules of Programming中的第五条是这样说的：
Data dominates. If youve chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident. Data structures, not algorithms, are central to programming.
数据占主导。
如果您选择了正确的数据结构并组织得当，那么这些算法几乎总是不言而喻的。
数据结构而非算法是编程的核心。
瑞士计算机科学家，Algol W，Modula，Oberon 和 Pascal 语言的设计师 Niklaus Emil Wirth 写过一本非常经典的书《Algorithms + Data Structures = Programs》，即算法 + 数据结构 = 程序。
我们可以得出结论，数据结构与算法之间是相辅相成的关系。
数据结构服务于算法，算法作用于特定的数据结构之上。
数据结构与算法好难，怎么学？
是不是我脑子有问题？智商不够？
数学太难了，我天生数学就不好
好不容易搞懂了一个算法，没过几天就忘了
在坚持刷 LeetCode 这段时间，我也曾产生过怀疑，但后来发现，其实都不是。
学习都是反人性的，贵在坚持。
数据结构与算法这块知识并不适合零碎的时间来学习，你首先需要规划整块的时间。
然后从最基础数据结构开始学起，从易到难，由浅入深。
学到后面你会发现。
其实，数据结构中的基础就是数组(顺序存储)和链表(链式存储)。
队列和栈可以分别通过数组和链表实现
通常情况下我们会用数组实现堆(完全二叉树)，用链表也可以实现(二叉搜索树、红黑树、AVL、B树等)
图用二维数组实现就是邻接矩阵，用链表实现就是邻接表
散列表中可以用链表解决散列冲突(拉链法)，也可以用数组(线性探测法)
所以，记住这些基础的概念，学习复杂的数据结构和算法时会事半功倍。
(算法的套路过多，请允许我再开一篇专栏)
时间久了记不住怎么办？
美国缅因州国家训练实验室做过学习金字塔的实验并得出如下报告，这个理论最早于1946年由美国学者 Edgar Dale 提出。
人的学习分为被动学习和主动学习两个层次。
被动学习：听讲、阅读、试听、演示。
学习内容平均留存率为5%、10%、
20%和30%。
主动学习：讨论、实践、教授给他人，平均留存率为50%、75%和90%。
这个理论可能大家早已听过，但是实际践行的人又有多少呢？
数据结构与算法也是这样，你需要养成 LeetCode 上每日一题的习惯，并及时复习淡忘的部分。
除此之外，践行主动学习。
找到志同道合的小伙伴，一起交流进步。
还可以在开源项目上提供题解，这样也是教授给他人的一种方式。
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数据结构与算法在前端中的应用
你熟知的 DOM 树、AST 树、以及 Vue、React 的 Virtual DOM 都是树。
React Hooks 的本质是数组，React Fiber 是基于链表实现的。
HTTP 缓存响应消息和 Vue 的 keep-alive 都用到了 LRU 算法。
浏览器前进后退功能通过栈实现。
TCP 连接实现多路复用时借助了epoll，而决定 epoll 高效的原因：数据结构采用了红黑树和队列。
搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。
如果你了解 Linux、Nginx 、数据库和一些消息队列，你会发现到处都是数据结构与算法的应用。
这里举几个例子：
Linux 进程调度、进程空间管理用到了红黑树
Linux 文件系统中为了提高目录项对象的处理效率：LRU、哈希表
Linux 路由表 Tire 树
Nginx 定义缓存 key 用到了红黑树
MySQL 数据库索引使用 B+ 树提高查询效率
Redis中根据大多数开发场景下，数据的大小和多少采用更适合存储的数据结构。
(数据量小用数组下标访问快、占用内存小。
但是因为数组需要占用连续的内存空间，所以当数据量大的时候，采用链表，同时又为了兼顾速度又需要和数组结合，从而有了散列表。
)
分布式消息队列，RocketMQ、Kafka 也是一种队列。
通关数据结构与算法的捷径？
刷题就是捷径。
对，你没看错。
其实，和计算机交流真的很简单，你给他输入，他肯定会给你输出。
比女朋友好伺候多了。
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修言的《前端算法与数据结构面试：底层逻辑解读与大厂真题训练》，我在小册撰写前期有幸参与试读，修言大佬保姆级别教-程，不买后悔系列。
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上文提到过，已有 30K+Star，还有他即将面世的新书。
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书单初级
算法图解
大话数据结构
算法之美
数学之美
数据结构与算法 JavaScript 描述
算法导论
计算机程序设计艺术
写在最后
伽利略曾经说过，“宇宙这本书是用数学语言写成的”。
数学不光是曾经在学校学过的公式，它其实是一种思维模式，所以最终要提高的是归纳、总结和抽象的能力。
前面的路还很长，共勉。
欢迎进群一起刷 LeetCode ～
爱心三连击
1.看到这里了就点个在看支持下吧，你的「在看」是我创作的动力。
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掘金：童欧巴
知乎：童欧巴
这是一个终身学习的男人，他在坚持自己热爱的事情，欢迎加入前端
食堂，和这个男人一起开心的变胖～
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left = mid + 1;
private void swap1(int[] nums, int i, int j) {
初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。
当左括号添加了，那右括号嗯，是否和左括号一样，这个还是有点不一样呢，右括号需要与左括号成对出现，就不能出现右括号比左括号还多的情况，这样最大右括号需要小于当前的左括号数了。
* int val; --用于存放节点的值
first_match = bool(text) and pattern[0] in {text[0], '.'} #判断第一个字符是否匹配
最后就是我们自己实现的比较器，直接放到Java的优先级队列中，实现大小堆
641.设计循环双端队列
public void put(int key, int value) {。
