最后
大厂面试问深度，小厂面试问广度，如果有同学想进大厂深造一定要有一个方向精通的惊艳到面试官，还要平时遇到问题后思考一下问题的本质，找方法解决是一个方面，看到问题本质是另一个方面。还有大家一定要有目标，我在很久之前就想着以后一定要去大厂，然后默默努力，每天看一些大佬们的文章，总是觉得只有再学深入一点才有机会，所以才有恒心一直学下去。
这股风气貌似是字节跳动带起来的，我认为这是好事，因为这会促使更多的前端不再把自己当成切图仔，而是真正的程序员。
字节跳动的面试跟国外公司面试很像，像Google、Facebook其实不太分前后端，都是软件工程师。
我认为这也是正确的职位设定。前端和后端一样需要深入学习数据结构与算法，否则技术之路不会走得太远（走管理，混关系这条路暂且不讨论）。随便举一些前端知识点吧！
如果不了解栈，那么 js 函数堆栈的机制能彻底搞清楚？你能把所有的函数递归用栈改写吗？能理解函数调用过程中的空间复杂度吗？
如果不了解队列，能理解 js 异步中的 task queue吗？
如果不了解链表，能理解 js 的引用类型、指针、原型链吗？
如果不了解字典， 写的 js 代码里该不会都是 if else？
如果不了解树，如何遍历json里的每个字段？如何渲染树插件？如何处理城市级联？
上面说的这些还都是最简单的数据结构知识，当你哪天发现纯前端一抓一大把，毫无差异化竞争力，这时候你可能想做前端里懂后端的，前端里懂机器学习的，前端里懂业务的，一旦你跳出浏览器，就会发现外面世界好大，一些更神奇的数据结构与算法也都冒出来了。
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自然语言处理将文字变为数字，用到了哈希。
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tensorflow 里的图优化，知识图谱，图数据库，有限状态机里的图……
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如果你想从数据中找到最大的几个数，你不会再傻傻地把所有数据排序，而是会用堆来计算。
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利用分治构建决策树。
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……
随着前端的不断发展，我认为计算机科学和软件工程的底层技术（比如数据结构与算法）会越来越受到前端的重视。而前端圈也会因此变得越来越技术，越来越专业。
那么回到标题，我们该如何搞定算法面试呢？刷题是关键！
正好从朋友那薅到一份**《2021最新版数据结构与算法⾯试题⼿册》**，硬着头皮全部啃完了，不直接看答案，先自己思考，不然很容易忘记，实在不会的看题解，看看别人的解题方法。做完了之后总结思路和常见套路。
1.哈希
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请说⼀说，Java中的HashMap的⼯作原理是什么？
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介绍⼀下，什么是Hashmap?
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讲⼀讲，如何构造⼀致性哈希算法。
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请谈⼀谈，hashCode() 和equals() ⽅法的重要性体现在什么地⽅？
2.⼆叉树
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求⼆叉树的最⼤深度
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求⼆叉树的最⼩深度
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求⼆叉树中节点的个数
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求⼆叉树中叶⼦节点的个数
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求⼆叉树中第k层节点的个数
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判断⼆叉树是否是平衡⼆叉树
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判断⼆叉树是否是完全⼆叉树
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两个⼆叉树是否完全相同
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翻转⼆叉树or镜像⼆叉树
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两个⼆叉树是否互为镜像
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求两个⼆叉树的最低公共祖先节点
3.链表
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谈⼀谈，bucket如果⽤链表存储，它的缺点是什么？
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有⼀个链表，奇数位升序偶数位降序，如何将链表变成升序？
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如何反转单链表
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现在有⼀个单向链表，谈⼀谈，如何判断链表中是否出现了环
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随机链表的复制
4.数组
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写⼀个算法，可以将⼀个⼆维数组顺时针旋转90度。
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⼀个数组，除⼀个元素外其它都是两两相等，求那个元素?
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找出数组中和为S的⼀对组合，找出⼀组就⾏
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求⼀个数组中连续⼦向量的最⼤和
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寻找⼀数组中前K个最⼤的数
5.排序
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⽤Java写⼀个冒泡排序？
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介绍⼀下，排序都有哪⼏种⽅法？请列举出来
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介绍⼀下，归并排序的原理是什么？
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介绍⼀下，堆排序的原理是什么？
文末
如果30岁以前，可以还不知道自己想去做什么的话，那30岁之后，真的觉得时间非常的宝贵，不能再浪费时间在一些碎片化的事情上，比如说看综艺，电视剧。一个人的黄金时间也就二，三十年，不能过得浑浑噩噩。所以花了基本上休息的时间，去不断的完善自己的知识体系，希望可以成为一个领域内的TOP。
同样是干到30岁，普通人写业务代码划水，榜样们深度学习拓宽视野晋升管理。
这也是为什么大家都说30岁是程序员的门槛，很多人迈不过去，其实各行各业都是这样都会有个坎，公司永远都缺的高级人才，只用这样才能在大风大浪过后，依然闪耀不被公司淘汰不被社会淘汰。
269页《前端大厂面试宝典》
包含了腾讯、字节跳动、小米、阿里、滴滴、美团、58、拼多多、360、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目，涵盖了初中级前端技术点。
开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】
前端面试题汇总
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