基础数据结构在算法的运用

1、有效括号

判断括号是否有效，语法分析的初始原型，使用到了基础的数据结构栈。通过对栈尾和即将入栈的元素进行匹配，匹配成功后进行出栈，否则直接入栈。具体代码如下：

function validBrackets(input) {
    let stack = [];
    stack.push(input[0]);
    let map = new Map();
    map.set("(", ")");
    map.set("[", "]");
    map.set("{", "}");
    for (let i = 1; i < input.length; i++) {
        const len = stack.length;
        if (stack[len - 1] && map.get(stack[len - 1]) === input[i]) {
            stack.pop();
        } else {
            stack.push(input[i]);
        }
    }
    return stack.length === 0;
}

2、合并两个有序链表

由于链表结构的特殊性，其next属性指向下一个元素地址，在合并链表时只需改变其指向地址即可完成链表的合并，由于两个链表皆是有序链表，分别遍历两个链表并进行对比大小合并即可。具体代码如下：

var mergeTwoLists = function (l1, l2) {
    let fakeNode = new ListNode();
    let node = fakeNode;
    while (l1 && l2) {
        if (l1.val < l2.val) {
            node.next = l1;
            l1 = l1.next;
        } else {
            node.next = l2;
            l2 = l2.next;
        }
        node = node.next;
    }
    node.next = l1 ? l1 : l2;
    return fakeNode.next;
};

此题的进阶为多个有序链表合并，可在此基础上进行扩展。

3、二叉树的前序遍历

二叉树对比链表额外多出一个指针，形成树状结构，在遍历二叉树时只需递归遍历两个子节点即可。二叉树遍历又分为三种：前序遍历、中序遍历、后续遍历，前序遍历即为(DLR)根-左-右的遍历顺序，中序遍历为(LDR)，后序遍历为(LRD)，此处只放前序遍历代码，其他两种遍历方式可参考更换递归顺序即可。具体代码如下：

function preOrderTraversal(root, result = []) {
    if (!root) return result;
    result.push(root.val);
    preOrderTraversal(root.left, result);
    preOrderTraversal(root.right, result);
    return result;
}

4、计数排序

计数排序为统计好各个元素在数组中出现的次数并排序输出，此处用到对象的一个属性，在输出key值时会按数值大小排好序进行输出，省去手动排序的过程。具体代码如下：

function countSort(inputArr) {
    let obj = {};
    for (let i = 0; i < inputArr.length; i++) {
        obj[inputArr[i]] ? obj[inputArr[i]]++ : (obj[inputArr[i]] = 1);
    }
    let result = [];
    let keys = Object.keys(obj);
    for (let j = 0; j < keys.length; j++) {
        for (let k = 0; k < obj[keys[j]]; k++) {
            result.push(keys[j]);
        }
    }
    return result;
}

5、回文数

基础回文数，有多种简单解法，如数组中的reverse，字符串对比等，此处采用字符串对比。具体代码如下：

function charge(input) {
    let len = input.length;
    for (let i = 0; i < Math.ceil(len / 2); i++) {
        if (input[i] !== input[len - i - 1]) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}