数据结构与算法 - 开个头

前言

数据结构与算法，相信大家在上学的时候都学过，什么，栈，队列，树，图，然后，这个算法，那个算法，如果你和我一样，有些东西已经忘得差不多了，我希望这些文章可以让我们把它再捡起来；如果你是一个老手，温故而知新吧，逛逛评论区，指出文章中的一些问题，或者分享一下你的思路和见解。
总的说来，后面的内容，暂时还没有一个大计划，写到哪就算哪吧，但大体会按照一个由简到难的顺序写，如果平常遇到一些有意思的问题，也会临时“插播”。话不多说，让我们开始吧。

一些概念

时间复杂度

时间复杂度这个概念，比较容易理解，指的就是执行一段程序所花的时间与数据量之间的关系。
举个例子,看下面这段代码:

let limit = 1e6; // 1百万
let arr = Array.from({ length: limit }, (v, k) => k);

function max(source) {
    let m = -Infinity;
    for (let i = 0; i < source.length; i++) {
        source[i] > m && (m = source[i]);
    }
    return m;
}

function getNumStr(source, index, digLimit) {
    let num = source[index];
    return num.toString().padStart(digLimit, "0");
}

max(arr); // 9999
getNumStr(arr, 99, 4); // 0099

max函数,对于n个数据，他执行了n次【对于2n,3n等也会称O(n)】计算【这里其实理解为一种操作就好，不要局限在计算这两个字上】,那么我们称时间复杂度为O(n)
getNumStr函数,对于n个数据，它执行了1次【与2n,3n同理】计算,那么我们称时间复杂度为O(1)
其它诸如O(n2)，O(logn),nO(logn)，等后面涉及到的时候再讲，因为对着一个真实的例子讲，你会更好的认识到它们的差别。

JS中的引用

看以下代码：

let a = false;
let b = "abc";
let c = 2;
let d = [1, 2, 3];
let e = {
    a: 1
}

其实上面出现的所有变量【a, b, c, d, e】，都在栈中，其中d和e，我们称引用类型【如果你学过C，我更倾向于把它们理解成指针，它们的值，是某个数据的地址(指向这个数据)】，对它们直接赋值会修改变量本身，而对他们的操作，实际上是对其引用【指向】的值的操作。
看以下代码：

let a = {
    arr: [1, 2],
    child: null
}

let b = {
    arr: [3, 4],
    parent: null
}

a.child = b;
b.parent = a;

a.child.arr = b.parent.arr;
a.arr.push(5);
b.parent.arr = a.child.arr;
b.arr.push(6);

a.arr.pop();
b.arr.pop();

// 输出什么？
console.log(a.arr, b.arr);

如果你已经使用过一段时间的js，你会很快得出答案是a和b的arr都是[1, 2],如果你不能推出结果，建议debugger一下，看一下每一步的执行结果。请务必理解引用的用法，这对后面的链表，树，图等数据结构的理解会有很大帮助。

链表

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