这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第9天
前言
正值8.9月份，各互联网大厂的秋招季在火爆开展，非常希望能进个中大厂，于是现在就用蹒跚的步伐在此开展数据结构算法的学习记录啦
一、走进数组
1、数组下标默认总是从0开始
2、因为内存空间地址是连续的，所以数组元素不能删，只能覆盖。即不能释放单一元素，如果要释放，就是全释放
3、数组的length属性
length属性不计算非整数的键，length值取最大的正整数键值+1，而不是键值对个数
举个栗子：
解释：a.length取最大的正整数键值‘5’+1 = 6，所以length值为6
下面是重头菜：关于数组经典算法题的个人见解和记录啦
二、二分查找
题目：给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。
提示：
- 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
- n 将在 [1, 10000]之间。
- nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。
本题可以使用二分法的前提：
①有序数组（如果是无序的，可以先排序，但要注意排序的成本）
②无重复数组（一旦有重复元素，二分查找法返回的元素下标可能不唯一）
使用二分法的关键点：确定区间！！
①左闭右闭 [left , right]
②左闭右开 [left , right)
①左闭右闭[ left,right ]：
// 二分法--左闭右闭
var search = function(nums, target) {
//初始
let left = 0,
right = nums.length-1
//进入循环
while(left <= right){
let mid = left + Math.floor( (right - left)/2 )
if(nums[mid] < target){
//向右查
left = mid + 1
}
else if(nums[mid] > target){
//向左查
right = mid - 1
}
else{
//nums[mid] == target!! 找到当前值下标，返回
return mid
}
}
//退出循环
return -1
}
解释：
1、初始： left = 0 //因为数组的存储方式，下标从0开始
2、进入循环条件：while( left <= right ) // 因为区间[ left ,right ]代表了left == right时有意义，所以当 left == right 时也要进入循环。
3、向右查：left = mid + 1 // 为什么要加一？因为进入if的条件就是target大于nums[mid]，而不是大于等于，mid这个下标的元素不会等于target，所以left要等于mid+1
4、向左查：right = mid -1 //为什么要减一？同理“向右查”，target是小于nums[mid]，不是小于等于
5、返回当前值下标：return mid //进入到最后的else，代表nums[mid] == target啦
6、退出循环：return -1 //如果进入到循环的最后一次遍历，是‘left == right’，即只有一个值需要与target对比，如果target仍然没有进入最后的else‘return mid’，代表target未在数组nums中存在，所以返回-1
②左闭右开[ left ,right )：
//二分法--左闭右开
var search = function(nums, target) {
//初始
let left = 0,
right = nums.length
//进入循环
while(left < right){
let mid = left + Math.floor( (right - left)/2 )
if(nums[mid] < target){
//向右查
left = mid + 1
}
else if(nums[mid] > target){
//向左查
right = mid
}
else{
//nums[mid] == target!! 找到当前值下标，返回
return mid
}
}
//退出循环
return -1
}
一个小疑问：区别于上一个左闭右闭[ left,right ]的区间，左闭右开[ left ,right )有什么区别呢？为什么要这么设置？
带着小疑问往下寻找答案吧~
1、初始：right = nums.length // 因为左闭右开[ left ,right )中，right等于left没有意义，所以right的取值就是“最大可取的下标 + 1”。最开始的初始化，最大可取下标是nums.length -1，所以right = ( nums.length -1 ) + 1 = nums.length
2、进入循环：while(left < right) // 左闭右开[ left ,right )，right等于left没有意义
3、向左查：right = mid //为什么不是mid-1了呢？可以回看第一点‘right的取值就是“最大可取的下标 + 1”’。当进入nums[mid] > target条件语句中，表示mid不会是target的下标了，最大可取下标是mid-1，所以right = （mid - 1）+ 1 = mid
整理一下：
[ left,right ]：
初始条件：left = 0，right = arr.length -1
终止循环：left >= right
向左查：right = mid - 1
向右查：left = mid + 1
[ left ,right )：
初始条件：left = 0，right = arr.length
终止循环：left > right
向左查：right = mid
向右查：left = mid + 1
三、移除元素
题目：给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要原地移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。
提示：
不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。
元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
①本题使用“双指针”（又叫快慢指针）可以实现‘不借助额外的数组空间，实现原地移除’
//移除元素--双指针
var removeElement = (nums, val) => {
let left = 0
for(let right = 0; right< nums.length; right++){
//判断nums[right]
if(nums[right] != val){
nums[left++] = nums[right]
}
}
return left
}
解释：
1、通过一个快指针和一个慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作！！
2、先初始化：左右指针最开始指向0下标
3、进入循环：判断nums[right] // 如果右指针指向的元素不等于val，那么它就一定是输出数组中的一个元素，①于是将右指针指向的值赋给左指针，②左右指针同时右移。
如果nums[right] == val，那么这个值需要去除，right右指针右移，left左指针不动，表示[ 0,left )区间内没有该值
4、区间[ 0,left) 中的元素都不等于val。当左右指针遍历完输入的数组后，left的值就是输出数组的长度，[ 0,left )就是即将输出的数组。
来个小疑问：为什么输出的数组区间不是[ 0, left ]呢？
因为当right右指针进入最后一次if循环内，右指针的值赋给了左指针后，左指针自加一，即，此时左指针指向的下标是将要输出数组的最后一个下标加一，所以真正输出的是[ 0,left )数组，长度是left
复杂度分析：
时间复杂度O(n)：n为序列长度，我们只需要遍历该序列至多两次
空间复杂度O(1)：我们只需要常数的空间保存若干变量
②“优化方案”：同样利用双指针
//移除元素--双指针优化
var removeElement2 = (nums, val) => {
let left = 0,right = nums.length-1
while(left<=right){
//判断nums[left]
if(nums[left] == val){
nums[left] = nums[right--]
}else{
left++
}
}
return left
}
与上面的双指针解题区别在于：
1、初始化时，左指针同样指向0下标，右指针指向了最后一个下标。
2、进入循环的次数好像减半了，上面题解是最坏的情况是左右指针分别遍历了该序列一次，即最多遍历两次，而本题解的左右指针分别从数组的首尾出发向中间靠拢，所以至多是遍历一次序列。
3、进入while循环的条件是left<=right，为什么不是left<right？ 因为left 等于right时也有效，即该值也需要if判断
4、上面题解与val判断的是右指针right，本题与val判断的是左指针left。即，直接由左指针判断，无须经过右指针判断后再赋值给左指针
其他：
1、If...else逻辑：如果左指针left指向的值 == val，那么将右指针指向的值覆盖左指针的值（下一次循环就是判断该值，即右指针赋给左指针的值），然后右指针左移 -- ，否则左指针left指向的值 ！=val ，那么左指针指向的值保留（不用让右指针的值覆盖左指针的值） ，左指针右移 ++。
2、与上题解同，输出的数组是[ 0,left )，输出的数组长度是left
未完待续...
