在这个问题中，我们需要实现一个过程 COMPACTIFY-LIST(L, F)，它将链表 L 中的元素移动到数组的 1 到 n 的位置，并调整自由表 F 以保持其正确性，同时将剩余的元素移动到数组的 n+1 到 m 的位置。这个过程需要在 O(n) 的时间内完成，并且只使用固定量的额外存储空间。
思路：把每一个数组中的元素与val比较，比较后若元素等于val，则创建一个新的数组，新的数组中删除了这个元素，其他所有元素都往前移一位，此时生成的数组大小为O（n-1）。所以最坏情况是每个元素都是val，则时间复杂度为：
在Python中如果不使用sort()等类似的排序函数，但是想对一个数组进行排序，该如何实现？
数组函数如下： 函数 说明 range(start,end[,step]) 按照指定步长从开始创建到结尾 array(value,value) array(key=>value,key=>value) 创建数组 count($array) 统计数组元素个数 list($a,$b) 将数组的键和值赋给一些变量 key($array) 获取当前元素的键 current($array) 获取当前元素的值 next($array) 指针下移 prev($array) 指针上移 each($array) 先返回当前元
递归算法是一种直接或间接调用原算法的算法，一个使用函数自身给出定义的函数被称为递归函数。利用递归算法可以将规模庞大的问题拆分成规模较小的问题，从而使问题简化。无论是递归算法还是递归函数，最大的特点都是“自己调用自己”。
在这里我们可以遍历一次同时找到最小元素和最大元素，对应放到相应的位置， 基本代码如下：
AtomicInteger原子类是保障Integer的高并发的原子性的，那么AtomicAIntegerArray就是Integer类型数组的高并发原子性质的数组。那么如何做到数组的原子性的？因为AtomicInteger是采用的线程可见的volatile，那么采用volatile来修饰数组是否可行？显然不能这么干，我们在操作数据的时候一定是作用于数据元上，而不能作用整个数组中，当然作用于整个数组时，我们也无法保障当前线程获取到数组并将下标移动到目标地址的时候，其他的线程是否也同样移动到了目标地址。再操作的瞬间是否有其他的线程已经修改值，那么最终的解决方案就是要不断的获取整个数组并移动到目标地址，再使用CAS进行不断判断，如果数组特别长，那么volatile关键字的意义已经不那么大了。其损耗效率会比CAS自旋的还大。那么如何让减少这种无效的损耗？可以减少数组下标移动的消耗，也就是将volatile的可见性定义到数组的元素中去，而不是数组上。我们在多数组元素进行操作之前，首先将地址移动到目标数组的地址上，然后通过CAS去轮询而不是每次都从头开始。AtomicIntegerArray就是采用的这种策略。
请注意，输入数组是以「引用」方式传递的，这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。
这个 HashMap 的数据结构，面试官这个问题，属于那种可大可小的，往大了说，那就是需要你把所有的关于 HashMap 中的内容都详细的解释明白，但是如果要是往小了说，那就是介绍一下内部结构，就可以了。
关于 HashMap 阿粉相信大家再面试的时候，是非常容易被问到的，为什么呢？因为至少是在 JDK8 出来之后，非常容易被问到关于 HashMap 的知识点，而如果对于没有研究过他的源代码的同学来说，这个可能只是说出一部分来，比如线程安全，链表+红黑树，以及他的扩容等等，今天阿粉就来把 HashMap 上面大部分会被在面试中问到的内容，做个总结。
关联数组 关联数组，元素的下标与元素的值存在逻辑上的关系，称之为关联数组。指的是，键和值之间存在管理。
选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。
Vue3.x 改用 Proxy 替代 Object.defineProperty。因为 Proxy 可以直接监听对象和数组的变化，并且有多达 13 种拦截方法。
给定一个增序排列数组 nums ，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素最多出现两次，返回移除后数组的新长度。
通常，我们会在工作表中放置查找表，然后使用公式在该表中查找相对应的值。然而，这也存在风险，就是用户可能会在删除行时无意识地将查找表中的内容也删除，从而导致查找错误。
普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。
尽可能想出更多的解决方案，至少有三种不同的方法可以解决这个问题。要求使用空间复杂度为 O(1) 的 原地 算法。
Vue 和 React 都是基于 vdom 的前端框架，组件渲染会返回 vdom，渲染器再把 vdom 通过增删改的 api 同步到 dom。
前言 项目进度越来越紧，留给自己的业余时间也越来越少。 这次的题目仍来自于平时练手之作，题目1、2、3较为容易，4、5有点难度。 正文 1.Mahmoud and Ehab and the even-odd game 题目链接 题目大意： Mahmoud和Ehab在玩一个数字游戏。有一个整数n，从Mahmoud开始，轮流选择一个数字a，要求： 1 <= a <= n; 如果是Mahmoud选择，a必须是偶数；如果是Ehab选择，a必须是奇数。 选完数字之后，n=n-a； 不能选则输掉游戏。 假设两人
遍历数组就是获取数组中的每个元素。通常遍历数组都是使用for循环来实现。 下面是遍历一个二维数组
diff是什么？diff就是比较两棵树，render会生成两颗树，一棵新树newVnode，一棵旧树oldVnode，然后两棵树进行对比更新找差异就是diff，全称difference，在vue里面 diff 算法是通过patch函数来完成的，所以有的时候也叫patch算法
在Java语言中，数组是具有相同数据类型的一组数据的组合，数组中的每个元素具有相同的数据类型。
1、数据结构研究的是数据如何在计算机中进行组织和存储，使得我们可以高效的获取数据或者修改数据。
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。
【代码膨胀】是代码、方法和类，它们的规模已经增加到了难以处理的地步。通常，这些异味不会立即出现，而是随着程序的演化而积累（尤其是当没有人努力根除它们的时候）。
当 i > A.heap-size/2 时，调用 MAX-HEAPIFY(A, i) 会将 A[i] 与其子树中的最大元素进行交换，并将 A[i] 视为新的根节点。这个操作会使得以 A[i] 为根节点的子树满足最大堆的性质，即根节点比其左右孩子大。
2、插入元素的时候，首先通过一个hash方法计算得到key的哈希值，进而计算出待插入的位置
导语： 本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 1. 视野管理的必要性 在大型多人在线游戏MMO（Massively Mul
在 Vue3.0 中变量必须 return 出来， template 中才能使用；而在 Vue3.2 中只需要在 script 标签上加上 setup 属性，无需 return， template 便可直接使用，非常的香啊！
概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易，但是对于初学者来说， A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔
原文地址： http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
题目要求将数组中的零移动到数组后面。并且只能在原数组上操作，不可以复制，不可以打乱原来数组元素的顺序。
递归介绍 本来预算此章节是继续写快速排序的，然而编写快速排序往往是递归来写的，并且递归可能不是那么好理解，于是就有了这篇文章。 在上面提到了递归这么一个词，递归在程序语言中简单的理解是：方法自己调用自己 递归其实和循环是非常像的，循环都可以改写成递归，递归未必能改写成循环，这是一个充分不必要的条件。 那么，有了循环，为什么还要用递归呢？？在某些情况下(费波纳切数列，汉诺塔)，使用递归会比循环简单很多很多 话说多了也无益，让我们来感受一下递归吧。 我们初学编程的时候肯定会做过类似的练习： 1+2+3+4+..
本来预算此章节是继续写快速排序的，然而编写快速排序往往是递归来写的，并且递归可能不是那么好理解，于是就有了这篇文章。
window对象是BOM的核心，window对象指当前的浏览器窗口，window对象中有很多种方法供开发者调用：
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列表是一组有序的数据，每个列表中的数据项称为元素 在 JS 中，列表的元素可以是任意数据类型，且列表保存多少元素没有事先限定 要设计列表的抽象数据类型，我们需要列出列表的属性及方法：
在前端算法面试中，数组是经常被问到的、使用到的。今天我们来看一道经典的前端基础面试题：【数组旋转K步】。
“ 我们都知道，性能的好坏直接影响用户的体验。本文首先论述下如何评判一个小程序页面的性能情况，之后通过具体的案例重点讲解下几点实践技巧，最后再讲讲key值在渲染一个列表时发挥了一个怎么样的作用，以此来论述为啥key值对性能提升有帮助。 ” 实践技巧一 1 存在setData的数据过大 我们的功能里面有个滚动到底部加载的功能，优化前我们的做法是这样的： // 1: 初始一个list，存储列表数据data = startList// 2: 监听
我们知道队列这种数据结构的物理实现方式主要还是两种，一种是链队列（自定义节点类），另一种则是使用数组实现，两者各有优势。此处我们将要介绍的循环队列其实是队列的一种具体实现，由于一般的数组实现
排序算法又分为简单排序和高级排序。其中简单排序包括冒泡排序、选择排序和插入排序。高级排序包括希尔排序、归并排序和快速排序。【⚠️这里仅介绍了六种排序算法】
英文 | https://blog.devgenius.io/10-useful-javascript-one-liners-that-you-should-use-in-2023-f0966d968e19
给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1)额外空间的条件下完成。
第六章 递归 1.小结 1.1 一个递归的方法每次用不同的参数值反复调用自身 1.2 某种参数值使递归的方法,而不再调用自身.这成为基值情况,也称为是递归算法的出口,递归算法必须要有出口,不然就会造成死循环 1.3 三角数字就是它本身以及所有比它小的数字的和.例如4的三角数组是10,因为4+3+2+1 =10 1.4 三角数字和阶乘都可以通过递归来实现 1.5 任何可以用递归完成的操作都可以用一个栈来实现 1.6 递归的方法可能效率很低,如果是这样的话,有时可以用一个简单的循环或者是一个基于栈的方法来替代
reverse----把元素下标进行互换，将原数组的元素进行反转，会改变原数组，并且反转后，还会返回一个数组
我们会接触到另一种同样可以使用【动态规划】来求解，但又和前几题截然不同的【路径问题】。
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章，上篇文章主要是讲解数据结构，可以戳导师计划--数据结构和算法系列（上）进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法，辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式，发散下思维～
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