数据结构与算法是计算机专业必修课，但是对于前端工程师来说，沉浸在业务代码之中很少会和算法直接打交道，甚于说根本不需要用到什么算法。那么我们为什么要学习算法，意义何在？不会算法活不是一样能干。把一件事情做到极致是非常必要的职业心态，这离不开数据结构和算法。另一方面，再说面试，这和在学生时代为什么要学数理化是一个道理，考试要考，你就要学。面试造火箭，工作拧螺丝，面试官通过问几道算法题了解你的编程和逻辑思维能力并不奇怪。
综上所述，我们分析时间复杂度的基本策略是，从内而外，从深层次开始分析。如果遇到函数，需要深入函数进行分析
学习任何一门知识的时候，我们需要分析清楚这门知识的核心是什么，从而在这个核心中我们可以得到什么。如果我们是盲目的吸收知识，其实很多知识我们都是在目前场景、工作、生活中无法使用的。也是因为学习之后无法运用，所以我们很快就会遗忘，或者是在学习的过程中很容易就会放弃。
然而，之前在开发中使用仅仅是容器的一小部分。这次从源码的角度进行深入的理解，一点总结分享给大家。
好了，我们已经有一个完整的解决方案，是时候处理优先级队列的实现了。让我们快速回顾一下我们需要的方法：
算法复杂度分析的意义在于评估算法的执行效率，找出最优解决方案，是优化算法和改进程序性能的基础。通过对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以帮助我们预估该算法运行所需的资源，从而提高程序的性能。
该文介绍了算法大O符号的含义，并列举了一些常见的符号。文章还通过一些例子解释了线性时间、恒定时间、对数时间等概念。
这种求解方法，能够得到正确答案，但仅仅停留在解决本题的应试技巧上，如果题目的条件更换了，外层循环不再是 i *= 2 ，就不能以
JavaScript 中除了 Array 之外，ES6 还新增加了 Map、Set 结构，当我们需要操作这些数据时，就需要一种统一的接口来处理这些不同的数据结构。ES6 中新增加的 Iterator（迭代器）就提供了这样一种机制。
前面已经对常用的各种map进行了介绍，现在将这些遇到的map放在一起进行对比，这样便于学习和记忆。
假设你正在读取一串整数。每隔一段时间，你希望能找出数字 x 的秩(小于或等于 x 的值的个数)。
觉得有点意思，和大家一起来聊聊。 我相信如果你不是非常理解JavaScript中的闭包，一定是不想看这段代码的。
节流字面意思就是节省流动，这里的流动映射到js优化中可以简单的理解为操作，节流就是减少操作的进行，比如我们滚动页面的时候，如果不做节流的操作，假设我们滚动一次就请求一次函数，函数单一的还好， 如果函数本身就执行的比较麻烦的函数，这个时候我们的页面可能会出现卡死的情况，cpu也吃不消，这个时候我们需要的是，滚动的时候我们加个时间控制，不管你滚动的多快只要不超过我们设置的时间间隔，我都不给你执行即可，这个过程就是节流，那么代码实现就是通过一个闭包加上时间延迟进行实现。
先思考一个简单的问题，1-100的数字，让你猜出我想好的其中一个数，你每猜一次我会说大了或者小了或者对了。你的猜测过程会是怎样的呢？
•问题标注 Q:(question)•答案标注 R:(result)•注意事项标准：A:(attention matters)•详情描述标注：D:(detail info)•总结标注：S:(summary)•分析标注：Ana:(analysis)•提示标注：T:(tips)
总的执行时间就是T(n) = (2n+2)*unit_time。 记为：T(n) = O(n)；
今天聊 JavaScript 的最新提案，这是我 最新技术提案 专栏的第 16 篇文章了，感谢读者们一如既往的支持！
集合，表示可以通过遍历每个元素来访问的一组对象(特别是可使用foreach循环访问) 一个集合包括多个元素，即有一个集合类对象和N个元素对象
注意：递归函数的作用和循环效果一样，由于递归很容易发生“栈溢出”错误（stack overflow），所以必须要加退出条件return。
当开发程序时，我们（通常）需要在内存中存储数据。根据操作数据方式的不同，可能会选择不同的数据结构。有很多常用的数据结构，如：Array、Map、Set、List、Tree、Graph 等等。（然而）为程序选取合适的数据结构可能并不容易。因此，希望这篇文章能帮助你了解（不同数据结构的）表现，以求在工作中合理地使用它们。
请写出一个高效的在m*n矩阵中判断目标值是否存在的算法，矩阵具有如下特征： 每一行的数字都从左到右排序 每一行的第一个数字都比上一行最后一个数字大
请注意，本文编写于 2060 天前，最后修改于 2060 天前，其中某些信息可能已经过时。
转自地址 http://blog.csdn.net/metasearch/article/details/4428865
作为一个合格的技术人员，算法是必备知识。可以这么说，虽然不懂算法的人并不会失业，但如果你想快速晋升摆脱业务工程师CRUD的命运就一定离不开算法。同时不管是对于工作还是面试都是非常有用的。
示例 1： 输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出：[2]
排序也称排序算法(Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。
javascript数组以及对象合并总结 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title>js数组以及对象合并</title> <link rel="stylesheet" href=""> <script src="jquery.min.js"></script> </head> <body> <script> <!-
这里的this指向的是对象o，因为你调用这个fn是通过o.fn()执行的，那自然指向就是对象o。
📷 📢 大家好，我是小丞同学，一名大二的前端爱好者 📢 这篇文章是数据结构与算法专栏的第一篇博文 📢 非常感谢你的阅读，不对的地方欢迎指正 🙏 📢 愿你忠于自己，热爱生活 💡 知识点抢先看 算法基础 计算时间复杂度 计算空间复杂度 数据结构和算法的学习指南 ❗❗❗ 文末有惊喜噢~ 专栏简介 按照惯例，每个专栏的第一篇文章都会简单的介绍一下这个专栏的内容，以及未来的更文计划 本专栏 【化解数据结构】，将在这里总结自己学习数据结构和算法的学习笔记，从这篇算法入门开始，未来更文将涉及栈、
1.数据结构和算法解决是 “如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。4.复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。
方法三中，i 和 j 每次向右移动一位时，相当于去掉了一个不可能是中位数的值，也就是一个一个的排除。由于给定的两个数组是有序的，所以我们完全可以一半一半的排除。假设我们要找第 k 小数，我们每次循环可以安全的排除掉 k/2 个数。
这些 this 的指向，是当我们调用函数的时候确定的。调用方式的不同决定了this 的指向不同
本专栏 【化解数据结构】，将在这里总结自己学习数据结构和算法的学习笔记，从这篇算法入门开始，未来更文将涉及栈、队列、链表、堆、树、图…等数据结构，以及经典排序算法，算法设计思想等进阶算法…，同时将会结合 LeetCode 题目对每篇文章进行巩固和提升
常用排序的Js实现方案，包括原型链方法调用、简单选择排序、冒泡排序、插入排序、快速排序、希尔排序、堆排序、归并排序。
这些this的指向，是当我们调用函数的时候确定的，调用方式的不同决定了this的指向不同
都不知道怎么回答，各种排序说的也太多了，这里讲几种简单的吧，希望对你有帮助！ 比如n个顺序存储元素进行排序，a[0]做“哨兵”（即a[0]不存数据，而是用作辅存空间使用）的情况 1 直接插入排序：比较次数 最少n-1次；最多(n-1)(n+2)/2 移动次数 最少0； 最多(n-1)(n+4)/2 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 2 折半插入排序：比较次数 最少与最多同，都是n*log2n（其中2为底，下边表示同）， 移动次数 最少0，最多时间复杂度为O(n2);(n的平方，以下也如此表示)； 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 3 冒泡排序： 比较最少为：n-1次，最多时间复杂度表示为o(n2); 移动次数最少为0，最多时间复杂度表示为O(n2); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 4 简单选择排序： 比较次数没有多少之分，均是n(n-1)/2; 移动次数最少为0，最多为3(n-1); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 5 快速排序：比较和移动次数最少时间复杂度表示为O(n*log2n); 比较和移动次数最多的时间复杂度表示为O(n2); 使用的辅助存储空间最少为log2n，最多为n的平方；是不稳定的排序； 6 堆排序： 比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 使用一个辅存空间，是不稳定的排序； 7 2-路归并排序：比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 需要n个辅助存储空间，是稳定的排序； 另外还有很多的排序方法如 希尔排序，基数排序，2-路插入排序 等等很多的排序方法，这里就不一一列举了，希望列举的对你有帮助！！
点评: new的时候，如果构造函数的原型是是object类型那么浏览器会添加o1.__proto__ = F.prototype否则会添加o1.__proto__ = Object.prototype
简介 算法是解决问题的方法，通常一个问题会有多种解决方法，就是有多种算法，那么我们如何决定哪个算法更好或者更高效呢？ 为了描述一个算法的效率，就用到了这个大O，包括： O(n) 线性时间操作 O(1)
首先，我们将描述一种查找一组字符串的最长公共前缀 LCP(S_1 \ldots S_n)LCP(S1…Sn) 的简单方法。 我们将会用到这样的结论：
在现实生活中，解决一个问题可以有多种方法，其中有好的方法，也有较为一般的方法。评判标准虽有不同，但总体思想是：用最小的代价获得最多的收益。
前端 React 源码，真是无语，不得不说FaceBook写的就是牛逼，JS的逻辑特别的清晰，耦合性特别的强。
算法复杂度 分为时间复杂度和空间复杂度。即算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。 时间复杂度 在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。 时间复杂度计算方法 1、一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度
比较n^log b (a)与Θ(h(n)) 的大小（Θ的含义和“等于”类似，而大O的含义和“小于等于”类似，感觉好像这里都可以用）：
一些复杂的网站针对参数是层层加密，如果选择硬刚，去扣代码、补环境，耗时耗力的同时，不一定能获取完整的加密逻辑
时间复杂度 📷 方法： 1、按效率从高到低排列： 📷 2、取最耗时的部分 4个便利的法则： 对于一个循环，假设循环体的时间复杂度为 O(n)，循环次数为 m，则这个循环的时间复杂度为 O(n×m)。 void aFunc(int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { // 循环次数为 n printf("Hello, World!\n"); // 循环体时间复杂度为 O(1) }} 时间复杂度为
这种方法可行，但是有两个问题：意识想要对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；而是所得时间的统计量以来计算机的硬件、软件等环境因素，这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快。
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？
冒泡排序的时间复杂度为O(N2),空间复杂度为O(1)；qsort排序的时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为O(logn)，而今天所讲到的堆排序在时间与空间复杂度上相比于前两种均有优势
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