算法

Day1 算法的时间复杂度和空间复杂度 常见排序算法 Leetcode：排序 Day2 详解二分查找 Leetcode：链表 Day3 Leetcode：双指针 Day4 Leetcode：哈希 Le

一般来说，解决问题的方法不止一种，因此我们需要通过比较不同算法的性能，选择出最佳的算法。一个算法的好坏，我们可以从时间和空间两个维度去衡量。

一、树 113. 路径总和II 题目113.路径总和II 因为在js中数组是引用类型，如果直接push path;到result中的话，在result中的每个元素都是path的引用值，一旦path改变

1. 两数之和 题目1. 两数之和 用new Map()创建哈希表，保存 {数组元素值：元素对应下标} 这样的键值对，遍历数组判断哈希表中是否有等于target - nums[i]的值，如果有则返回两

215. 数组中的第K个最大元素 - topK 题目215. 数组中的第K个最大元素 topK 问题整理：前K小？第K小？ 考察的是基本的算法排序： 「快速排序」 和 「堆排序」。 topK 问题出现

46.全排列 - 回溯 题目46. 全排列 题解 排列问题是有序的，也就是说 [1, 2] 和 [2, 1] 是两个集合，数字 1 使用了两次，因此需要一个 used 数组来标记已经选择的元素。 递归

链表 链表存储数据时，不需要使用地址连续的存储单元，而是通过“链”建立起元素之间的逻辑关系，对链表的插入、删除不需要移动元素，只需要修改指针即可。 因为 JS 没有提供内置的链表，因此我们需要学会从头

一、什么时候能用递归？ 一个大问题的解可以分解成几个子问题的解 子问题的求解思路和大问题完全一样 存在 「递归终止」 条件 二、怎么写递归代码？ 明确函数的功能 找出 「递归终止条件」 我们必须找出递

剑指09. 用两个栈实现一个队列 剑指09. 用两个栈实现一个队列 一、「理解题意」 首先，对题目中给出的例子进行说明： 「注意」 输入的第1行是执行的方法，第2行是第1行方法对应的参数，其中CQue

54. 螺旋矩阵 54. 螺旋矩阵 解题思路 要注意加上"&& numEle >= 1"这个条件，否则长方形就是不正确。 59. 螺旋矩阵II 59. 螺旋矩阵II 思路和54. 螺旋矩阵一致，只是矩

「二叉树层序遍历思路」 如果是空子树，直接return []。 首先根元素入队， 当队列不为空时(while循环) 记录当前队列的长度len（当前层级的节点数） 一次性遍历完这一层的len个节点，并拓

1556.千位分隔符 题目1556.千位分隔符 「思路」 首先将字符串分隔为数组，遍历数组并每隔3位加'.'，最后要注意对于数字123，返回的应该'123'而不是'.123'，因此要对首字母是'.'的

异或 题目136.只出现一次的数字 异或是一个逻辑运算符，数学符号为⊕，js中用^表示。其运算法则为：a⊕b = (¬a∧b)∨(a∧¬b)。如果a、b两个值不相同，则异或结果为1；如果值相同，则异或

递归终止条件：当参数为啥时，递归结束，之后把结果返回。 找出函数的等价关系式：通过一些辅助的变量或操作，来不断缩小参数的范围，并且保证原函数的结果不变。 二叉树的前中后序遍历 题目144. 二叉树的前

建议先阅读 动态规划笔记 509.斐波那契数列 题目509.斐波那契数 1. 动态规划 时间复杂度：O(n)。 空间复杂度：O(1)。 2. 递归 时间复杂度：O(n^2)。 剑指10-I.斐波那契数

一、动态规划是什么 首先我们对动态规划算法做简单的讲解。动态规划是运筹学的一种最优化方法，一般用于 「求最值」 。而求解动态规划的核心问题就是 「穷举」 ，通过穷举所有可能性来计算最值。那么我们为什么

88.合并两个有序数组（易） 题目88.合并两个有序数组 「方法一 _ 直接合并然后排序」 时间复杂度：O((m+n)log(m+n))。 尽管sort()由于不同浏览器、不同版本的JS引擎可能指定不

拓展概念 「算法的稳定性」 ：如果待排序表中有两个元素Ra、Rb，对应的关键字key_a = key_b，如果 「排序前后Ra、Rb的位置不改变」，那么就称这个排序算法是稳定的，但稳定性不能衡量算法的

二分查找适用于 「有序」 的数据集合。 它的思路是：在升序数组nums中寻找目标值target，初始查找范围为整个数组nums。每次取查找范围的中点mid，比较nums[mid]和target的大小。