算法学习

在算法学习过程中，数据结构的学习理解是必不可少的。基于这些数据结构可以实现很多性能很多的算法。本文使用 JavaScript 简单实现了一个链表结构。包含基本的增删改查功能。

并查集是什么 简而言之，并查集是一种数据结构，主要用于如果存在多个集合中，快速可以判断一个元素属于哪个集合。并且对于集合的合并效率也十分之高。 并查集的结构 并查集结构可以快速的将两个集合合并成一个集

深度遍历与宽度遍历 与树结构一样，深度遍历使用栈来暂存节点；宽度遍历使用队列来暂存节点。 BFS 假设输入的结构为二维数据，根据 图算法 中的表示结构，可以求得一个图结构。 利用该图结构可以进行宽度遍

图 所以关于图算法，比较重要的是如何进行建模，将场景使用代码表示出来。 图的表示 从图的定义可以知道，一个图的基本单位是“点”与“边”。有“点”、“边”合成一张图。 点 从点的属性来看，我们声明一个点

二叉树的宽度优先遍历 宽度优先遍历根据维基百科的解释如下： 对于一棵二叉树进行宽度优先遍历，可以采用队列的方式进行，即先进先出。具体思路如下： 先将根节点入队列，弹出根节点并且将其孩子入队列(左孩子先

桶排序的思想 桶排序以下列程序进行： 设置一个定量的数组当作空桶子。 寻访序列，并且把项目一个一个放到对应的桶子去。 对每个不是空的桶子进行排序。 从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。 由此可见

什么是快速排序 小例子 存在一个数组 arr = [1,5,8,87,4,2,4,575,215,21,2,2]，要求把小于 21 的放在其左边，大于其的放在其右边。 比较粗暴的解法 声明三个数据 a

归并算法的解决思路 归并算法主要利用的是分治的思想去解决一个问题。分治的思想通俗的说就是将一个大问题拆解成若干个小问题，通过解决小问题并且集合解决结果从而达到解决大问题的目的。 归并排序就是利用这个思

定义 二分查找算法在维基百科中的定义如下： 从上述定义可以知道，二分查找算法的前提条件是：查找的数组必须是一个有序数。 算法步骤 从数组中可知对比范围是 $[start,end]$ ($start$

堆 在学习堆排序之前，首先要了解清楚什么是堆，它可以解决什么，怎么表示。下面我们来看看吧。 什么是堆、大根堆、小根堆 引用维基百科-堆的定义： 简而言之，堆 就是一棵完全二叉树，看下图 而 大(小)根

储备知识 什么是二叉树 引用维基百科的解释： 前、中、后序遍历是什么 通俗的说就是对于每一棵树，它树顶的位置在两个孩子的前面为前序遍历、中间为中序遍历、后面为后序遍历(孩子的顺序一定是左孩子在右孩子前