算法

切勿盲目刷题：刷题前的知识积累

想要提高自己的算法，我觉得就是脚踏实地着多动手去刷题，多刷题。

但是，连常见的数据结构，如链表、树以及常见的算法思想，如递归、枚举、动态规划这些都没学过，那么，我不建议你盲目疯狂着去刷题**的。

先看完算法图解，然后开始看剑指offer（10天），之后复习计算机网络（3天），之后看源码（5天），然后边看资料边面试（12天）。做到了尚有一线生机，做不到容易完蛋，高三模式开启。

算法图解

二分查找

对于包含n个元素的列表，用二分查找最多需要log2n步，而简单查找最多需要n步。

仅当列表是有序的时候，二分查找才管用

javascript使用实现二分法

module.exports.binary_search = (arr, item) => {
  let low = 0; //定义最小坐标
  let height = arr.length - 1; //最大坐标
  let mid; //中间坐标
  let select; //选择项
  while (low <= height) {
    mid = Math.floor(low + height);
    select = arr[mid];
    if (select == item) {
      return mid;
    }
    if (select < item) {
      low = mid + 1;
    }
    if (select > item) {
      height = mid - 1;
    }
  }
  return null;
};

大O表示法

仅知道算法需要多长时间才能运行完毕还不够，还需知道运行时间如何随列表增长而增加。这正是大O表示法的用武之地。指出的是算法需要执行的操作数，指出了最糟糕情况下的运行时间。谈论算法的速度时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加。

但是除最糟情况下的运行时间外，还应考虑平均情况的运行时间，这很重要。