前端基础-算法与数据结构

业务场景：智能仓库屋顶雨量监控 电商仓库由若干个矩形屋顶单元组成，每个单元高度不同。现需要通过传感器采集的屋顶高度数据，实时计算暴雨中的总蓄水量，以便自动启动排水系统维护仓库安全。 给定传感器数据 [

一、问题场景：电商促销系统困境 业务需求： 某电商结算页需实现智能优惠推荐，规则如下： 可用优惠券：[20, 50, 80]（满减门槛值） 用户订单金额：200元 要求输出所有组合总和=200的优惠券

一、问题本质：旋转数组的奥秘 旋转数组指有序数组在某点旋转后得到的新数组，例如： 核心挑战： 数组局部有序，全局无序 时间复杂度必须优于 O(n) 需处理重复值和边界情况 二、暴力解法 vs 二分优化

我们需要实现一个函数，将数字序列重排成字典序中下一个更大的排列。如果已是最大排列，则返回最小排列（升序）。要求原地修改且只使用常数空间。 关键概念理解： 字典序：类似英文词典排序（1,2,3 < 1,

🌟 真实场景：动态数据分页 你在开发一个实时金融数据仪表盘，需要在前端处理超大数据集（例如10亿条交易记录）。当用户选择“每页显示100条记录”时，前端需要快速计算总页数： 在不允许使用除法运算符的约

问题本质与挑战 需求核心：在已排序数组中原地删除重复项，返回去重后长度 四大挑战： 空间限制：O(1)额外空间（禁止新建数组） 原地操作：直接修改原数组 顺序保持：保留非重复元素原始顺序 性能要求：时

K个一组翻转的四大挑战 组间衔接：翻转后如何无缝连接前一组尾与后一组头 边界处理：最后不足K个时保持原状（如4→5） 指针风暴：翻转时需同时操作4-5个指针（避免丢失链路） 性能陷阱：递归方案可能导致

核心问题解析 两两交换链表节点看似简单，实则暗藏三个技术难点： 指针操作精度：四根指针需同步更新（prev→a→b→next） 边界处理：奇数链表最后一个节点保持原位 头节点丢失：交换后原链表头部会改

为什么最小堆在合并有序链表中如此高效？ 在处理 K 个有序链表时，最小堆的核心价值在于它能持续高效地提供当前最小值。当链表头部节点不断变化，最小堆每次都能在 O(1) 时间内找到最小值，并在 O(lo

为什么我们需要合并有序链表？ 假设你正在开发一个新闻聚合应用： 每个分类的新闻是一个按时间排序的链表 共有20个分类需要合并成全局时间线 直接合并：若简单拼接后排序，时间复杂度达 O(n log n)

一、核心算法详解 动态规划解决括号生成问题的思路 这个算法基于一个精妙的观察：任何有效的括号组合都可以表示为 (A)B 的形式，其中： A 是位于第一对括号内部的有效组合 B 是位于第一对括号外部的有

你在开发一个动态表单生成器，用户可以通过拖拽组件构建界面。当处理嵌套组件时（如折叠面板中的表格、弹窗内的表单），你需要生成所有可能的有效嵌套组合——这正是括号生成问题在前端的实际应用。 问题定义：寻找

作为前端工程师，链表操作看似与日常开发无关，实则隐藏在虚拟DOM对比、状态管理库等底层逻辑中。有序链表的合并正是理解这些关键机制的绝佳入口。本文将从真实场景出发，解析两种主流解法及其性能差异。 用户行

以下是高频出现且具实际价值的20道手撕算法题，涵盖核心数据操作、异步控制、框架原理等关键模块，每道题均附可运行的代码实现和真实应用场景说明。