虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。
日常中我们见到的二叉树应用有，Java集合中的TreeSet和TreeMap，C++ STL中的set、map，以及Linux虚拟内存的管理，以及B-Tree，B+-Tree在文件系统，都是通过红黑树去实现的。虽然之前写过《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理》但是二叉树的基本性质，对我来说，从入门到放弃是搞了好几回。
作者：Jack Pu 链接：www.jackpu.com/qian-duan-mian-shi-zhong-de-chang-jian-de-suan-fa-wen-ti/ 虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。 Q1 判断一个单词是否是回文？ 回文
虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。 Q1 判断一个单词是否是回文？ 回文是指把相同的词汇或句子，在下文中调换位置或颠倒过来，产生首尾回环的情趣，叫做回文，也叫回环。比如 mamam redivider . 很多人拿到这样的题目非常容易想到用for
这份面试资源主要包含五部分内容：数组、链表、字符串、二叉树和重要算法（如排序算法）的编程面试题，其中每部分内容我们都列出了一些最常被问到的热门问题，并且在每个题目后给出了可以参考的解决思路和代码，因为题目较多，我们没有罗列所有的方法和代码，只给出了访问地址。相信大家在掌握了这些内容后，一定可以提升实力、信心大增。
大家都知道，排序算法是计算机学科最基础的知识之一，常见的排序算法有冒泡、快排等。这里讨论的文本排序不是一个排序算法，而是作为某个排序算法的底层依赖，常常在多语言环境下需要考虑，比如说中文的排序，日文的排序。
作者 | web前端开发 链接 | https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDA2MTI1MA==&mid=2649085379&idx=3&sn=fa89fd9c
LeetCode 449 给定一个二叉查找树，实现对该二叉查找树编码与解码功能。编码即将二叉查找树转为字符串，解码即将字符串转为二叉查找树。不限制使用何种编码算法，只需保证当对二叉查找树调用编码功能后可再调用解码功能将其复原。
脚本可同时位于 HTML 的 和 两个部分，通常的做法是把函数放入 部分，或者放在页面底部。这样就可以把它们放在同一处位置，不会干扰页面的内容
那么有了线性结构，我们为什么还需要非线性结构呢？ 答案是为了高效地兼顾静态操作和动态操作。大家可以对照各种数据结构的各种操作的复杂度来直观感受一下。
树的应用同样非常广泛，小到文件系统，大到因特网，组织架构等都可以表示为树结构，而在我们前端眼中比较熟悉的 DOM 树也是一种树结构，而 HTML 作为一种 DSL 去描述这种树结构的具体表现形式。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
上次在面试时被面试官问到学了哪些数据结构，那时简单答了栈、队列/(ㄒoㄒ)/~~其它就都想不起来了，今天有空整理了一下几种常见的数据结构，原来我们学过的数据结构有这么多~
定义：最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一，所以它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。
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先来看下算法导论对R-B Tree的介绍： 红黑树，一种二叉查找树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
首先查找元素是否在二叉搜索树中，如果不存在，则返回, 否则要删除的结点可能分下面四种情况：
这个问题其实还是很有趣的，我在上一篇文章中，写了： 1、为什么数据库索引不能用二叉排序树； 2、为什么数据库索引不能用红黑树；
剑指offer（25-30）题解 25题解--复杂链表的复制 26题解--二叉搜索树与双向链表 27题解--字符串的排列 28题解--数组中出现次数超过一半的数字 29题解--最小的K个数 30题解--连续子数组的最大和 25题解–复杂链表的复制 题目描述 输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针random指向一个随机节点），请对此链表进行深拷贝，并返回拷贝后的头结点。（注意，输出结果中请不要返回参数中的节点引用，否则判题程序会直接返回空） 思路解析
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
吴师兄导读：有哪些常见的数据结构？基本操作是什么？常见的排序算法是如何实现的？各有什么优缺点？本文简要分享算法基础、常见的数据结构以及排序算法，给同学们带来一堂数据结构和算法的基础课。
可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
PHP数据结构（二十四）——堆排序 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、定义 堆排序也属于一种选择排序，效率较高且空间占用相对较少。 堆的定义：n个元素的序列(k1,k2…kn)，当且仅当满足以下1或者2的其中一种关系时，称为堆。 1）大顶堆：ki<=k2i且，ki<=k2i+1，其中i=1,2…n/2 2）小顶堆：ki>=k2i且，ki>=k2i+1，其中i=1,2…n/2 可将堆对应的一维数组看成一个完全二叉树，且满足非终端节点对应的值不大于（或不小于）其
给定一个插入序列就可以唯一确定一棵二叉搜索树。然而，一棵给定的二叉搜索树却可以由多种不同的插入序列得到。例如分别按照序列{2, 1, 3}和{2, 3, 1}插入初始为空的二叉搜索树，都得到一样的结果。于是对于输入的各种插入序列，你需要判断它们是否能生成一样的二叉搜索树。
如上图：以id创建索引，索引数据结构里存储了索引键（关键字）以及对应的值（地址值），当搜寻id=101的数据时，直接找到对应的地址0x123456。时间复杂度为O(1)。
今天给朋友们分享我花了将近一个月时间，参考了很多网上的优质博文和项目整理的一份比较全面的前端面试题集，还有面试前刷过的题目（其中概括HTML，CSS，JS，React，Vue，NodeJS，互联网基础知识）共有【269页】。很多朋友靠着这些内容进行复习，拿到了BATJ等大厂的offer， 也已经帮助了很多的前端学习者，希望也能帮助到你。
全国排名：779 / 1913，40.7%；全球排名：2027 / 4729，42.8%
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构，本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一：树形结构的特点和应用。
集合接口分为：Collection和Map，list、set实现了Collection接口
由于微信公众号一篇文章里上传不能超过3个视频，因此将上篇文章里的视频单独整理出来供大家分享。
之前我们讲到二叉搜索树，从二叉搜索树到2-3树到红黑树到B-树。 二叉搜索树的主要问题就是其结构与数据相关，树的深度可能会很大，Treap树就是一种解决二叉搜索树可能深度过大的另一种数据结构。
二叉搜索树的重要性质：中序遍历的结果是升序排列。 leetcode 230 二叉搜索树中第K小的元素 class Solution: def __init__(self): self.res = 0 self.rank = 0 def kthSmallest(self, root: TreeNode, k: int) -> int: self.traverse(root, k) return self.res
☺️可能有点标题夸张，但本文通篇干货，要不亲身实践各项知识点，很难有这样的深度的总结。有时候我们会抱怨找工作难，但同样企业招聘也难，面试官向我透漏，为了招聘3个高开，以及筛选了200份简历，面试了70场。
这里就不仔细讲哈夫曼树的原理了，资料很多，网上和书籍都是有的，主要讲一下如何实现构建哈夫曼树和编码译码的操作！
每个节点有两个指针，分别指向它的左子节点和右子节点。如果子节点不存在，则这些指针为nullptr
xss（cross site script，又名跨站脚本攻击，因为和css缩写重叠，故简称叉ss）通常是可解析的内容（html，script）未经处理直接插入到页面。
T: set中存放元素的类型，实际在底层存储<value, value>的键值对。 **Compare：**set中元素默认按照小于来比较 **Alloc：**set中元素空间的管理方式，使用STL提供的空间配置器管理
数据结构和算法是计算机科学中最重要的课程，作为一名Google的软件工程师，我经常看到一些求职者或刚毕业的学生，他们对于数据结构和算法的学习是远远不够的。这不是说他们看的书是有问题的，或教授们教错了内容，而是学生对这个课程的理解是不到位的。 扎实掌握数据结构和算法的关键并不是要对每一种数据结构和它的子形式都做详尽的调查，然后记住它们的时间复杂度和空间复杂度。记住这些看起来很棒，也很吸 引人，但说实话，你在实际中很少会用到它们。不管怎样，在你的职业生涯中都不会让你实现一个红黑树结点删除的算
顺序存储的特点是各个存储单位在逻辑和物理内存上都是相邻的,典型的就是代表就是数组,物理地址相邻因此我们可以通过下标很快的检索出一个元素
红黑树(Red-Black Tree，简称R-B Tree)，它一种特殊的二叉查找树。 红黑树是特殊的二叉查找树，意味着它满足二叉查找树的特征：任意一个节点所包含的键值，大于等于左孩子的键值，小于等于右孩子的键值。 除了具备该特性之外，红黑树还包括许多额外的信息。
表，栈和队列是计算机科学中最简单和最基本的三种底层数据结构。事实上，每一个有意义的程序都将明晰地至少使用一种这样的数据结构，而栈则在程序中总是要间接地用到，不管你在程序中是否做了声明。
红黑树是一颗二叉搜索树，通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个结点的颜色进行约束，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出2倍，因而是近似于平衡的。 树的每个结点包含5个属性，color，key，left，right，p。如果一个结点没有子结点或父结点，则该结点的响应指针属性的指为NIL。我们可以把这些NIL视为指向二叉搜索树的叶结点（外部节点）的指针，把带关键字的结点视为树的内部结点。 一颗红黑树是满足下面红黑性质的二叉搜索树： 1.每个结点或是红色的，或是黑色的。 2.根结点是黑色的。 3.每个叶子结点（NIL）是黑色的。 4.如果一个结点是红的，那么它的两个子结点都是黑的。 5.对每个结点，从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上，均包含相同数目的黑结点。 ——引用自《算法导论》 第十三章 红黑树 红黑树的性质
TIPS：前中后序遍历区别在于三字中的中间那个字，前、中、后序分别对应左、根、右。
💟💟前言 🥇作者简介：友友们大家好，我是你们的小王同学😗😗 🥈个人主页：小王同学🚗 🥉 系列专栏：牛客刷题专栏📖 📑 推荐一款非常火的面试、刷题神器👉 牛客网 觉得小王写的不错的话 麻烦动动小手点赞👍 收藏⭐ 评论📄 今天给大家带来的刷题系列是： 剑指offer 链接：👉 剑指offer 里面有非常多的题库 跟面经知识 真的非常良心了！！ JZ33 二叉搜索树的后序遍历序列🎈 题目描述🎈 解题思路🎈 这道题目是输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的
注：常用汉字3500左右，12位能容纳4096个汉字，赶兴趣的老铁可以自行映射，该项目暂时截断高位字节处理。
HashSet集合存储自定义类型元素,要想实现元素的唯一,要求必须重写hashCode方法和equals方法
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