数据结构与算法

概述 首先要明确一些基础概念,位运算间有一些常见位操作。 逻辑位操作 ~ 按位取反，对每一位执行非操作,最终结果是~x=-(x + 1) & 按位与，对每对比特位执行与操作，当两者都是1时才是1 |

概述 动态规划和很多其他算法都是通过子问题的解决来解决整体问题。 贪心是每一步都达到当前最优，是否最终最优不一定，这个过程要有一定证明。 深度优先搜索通过递归或栈解决子问题，其本身就是穷举+剪枝。 动

概述 贪心算法的每次计算的局部最优解可以推出最后的整体最优解。 可以用贪心算法的问题无后效性，即后面阶段的求解不会修改前面阶段的结果。 贪心算法求解之前往往需要预处理，比如排序 例题 这里介绍两个例题

概述 搜索就是以某种顺序访问数据结构中的各个元素，包括 查找，即找到符合条件的即结束 遍历，保证对所有元素进行访问，通常每个元素只访问一遍 搜索过程中要按照一定顺序（比如深度优先或广度优先），且尽量减

概述 图也是节点之间通过指针连接的数据结构 另外图还有一些其他特征 有向和无向 有环和无环 图中的指针（通常在图中称为边）不仅仅是作为节点的一个属性，也用来表示节点之间的关系，换句话说在图中节点（ve

概述 树是有多个指向下一个节点指针的链表，且这种指向是单向的，且每个节点最多只能有一个上级节点（在树中称为父节点），如果有多个上级节点，便是图。 树的实现 leetcode中默认树节点的实现为 最常用

概述 链表是继数组之外，另一个基本的线性数据结构，内存不需要连续。 每个节点中保存一个值，只能通过next指针从一个节点访问下一个节点，因此链表问题通常需要迭代或递归解决，在到达链表结尾之前不知道链表

概述 当对数组中的无序元素进行查找等操作时，需要对该数组进行遍历，即时间复杂度为o(n)。 散列表可以使用o(n)的空间复杂度存储数据，然后通过散列函数找出存储的位置，从而实现接近o(1)的时间复杂度

概述 这是几种比较基础的数据结构，js提供了大部分直接使用的api。 数组和字符串 数组是使用连续内存存储的数据结构，稍微复杂的就是二维数组，比如对角线遍历。 字符串可以看成是utf-16字符组成的数

概述 js提供的排序api为 如果不提供排序函数，则会将元素转化为字符串并按从前到后依次对比各字符的charcode升序排列，比如 比较函数的两个参数a,b是待比较的两个元素，如果函数返回值小于0，则

概述 准备算法有小半年时间了，也做了一些题，接下来会对相关知识点做一下梳理。 前端的算法和后端算法并没什么本质区别，只不过多了一些和js相关的手写题。本期会对常见手写题做一下整理，和js弱关联的不会出