这道题输出的是 undefined，因为赋值是从左往右进行的，也就是先把 {n: 2} 赋值给 a.x 再赋值给 a。
做项目的过程中遇到TreeTable,感觉很焦急，于是我就去github上面找，发现很糟糕。上面需要写的代码太过于多，本人手比较懒，所以几番查找。找到了一个比较实用的TreeTable的js
归并排序：时间复杂度O(nlogn)，分的时间复杂度O(logn)，合并的过程的复杂度是O(n)
深度优先遍历就是当我们搜索一个树的分支时，遇到一个节点，我们会优先遍历它的子节点直到最后根节点为止，最后再遍历兄弟节点，从兄弟子节点寻找它的子节点，直到搜索到最后结果，然后结束。
树是一种非顺序数据结构，它用于存储需要快速查找的数据。现实生活中也有许多用到树的例子，比如：家谱、公司的组织架构图等。
为了学习 rollup 打包原理，我克隆了最新版（v2.26.5）的源码。然后发现打包器和我想像的不太一样，代码实在太多了，光看 d.ts 文件就看得头疼。为了看看源码到底有多少行，我写了个脚本，结果发现有 19650行，崩溃...
调用：node index.js --target test 接收：const config=loadConifg(['target'],'--') //config.target----->test
syntax-parser 是一个 JS 版语法解析器生成器，具有分词、语法树解析的能力。
这个步骤与在数组中进行二分查找是类似的。此外，在排序二叉树中查找最大值和最小值很简单。
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
当我们的模板 template 经过 parse 过程后，会输出生成 AST 树，那么接下来我们需要对这颗树做优化，optimize 的逻辑是远简单于 parse 的逻辑，所以理解起来会轻松很多。 为什么要有优化过程，因为我们知道 Vue 是数据驱动，是响应式的，但是我们的模板并不是所有数据都是响应式的，也有很多数据是首次渲染后就永远不会变化的，那么这部分数据生成的 DOM 也不会变化，我们可以在 patch 的过程跳过对他们的比对。 来看一下 optimize 方法的定义，在 src/compiler/optimizer.js 中：
树的遍历分很多种，经过前人总结，树的遍历其实一共就有三种方法，一种为先序遍历、一种为中序遍历、最后一种为后续遍历。他们不同的区别就是在遍历过程中查找树的根、左节点、右节点的顺序，同样由于遍历树惯用递归的方式，所以所谓的查找顺序不同就是在递归过程中打印节点数据时的代码位置不同而已，如果这句话你看的比较绕，那么在后面的代码中你将会恍然大悟。不过再看代码之前，你还是要记住下面的顺序。
不知不觉二叉树已经和我们度过了「三十三天」，代码随想录里已经发了「三十三篇二叉树的文章」，详细讲解了「30+二叉树经典题目」，一直坚持下来的录友们一定会二叉树有深刻理解了。
搞定大厂算法面试之leetcode精讲5.二分查找 视频教程（高效学习）:点击学习 目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 二分搜索 时间复杂度O(logn) 步骤： 从数组中间的元素开始，如果中
从 React 16 开始，React 采用了 Fiber 机制替代了原先基于原生执行栈递归遍历 VDOM 的方案，提高了页面渲染性能和用户体验。乍一听 Fiber 好像挺神秘，在原生执行栈都还没搞懂的情况下，又整出个 Fiber，还能不能愉快的写代码了。别慌，老铁！下面就来唠唠关于 Fiber 那点事儿。
在整理红黑树节点的删除操作时我们需要先理解清楚红黑树删除和2-3-4树删除的等价关系，这样理解起来才会比较容易 核心理论：红黑树删除操作的本质其实就是删除2-3-4树的叶子节点
相信不少同学和我一样，在刚学完数据结构后开始刷算法题时，遇到递归的问题总是很头疼，而一看解答，却发现大佬们几行递归代码就优雅的解决了问题。从我自己的学习经历来看，刚开始理解递归思路都很困难，更别说自己写了。
本地要找出树的最后一行找到最左边的值。此时大家应该想起用层序遍历是非常简单的了，反而用递归的话会比较难一点。
根据LCA的定义，二叉树中最小公共祖先就是两个节点p和q最近的共同祖先节点，LCA的定义没什么好解释的，主要是这道题的解法。 我们要找p和q的最小公共节点，我开始想到的方法是先找出root分别到p和q的路径，既然路径都知道了，就从两条路径的末尾倒着往前来，第一个共同节点就是LCA，但其实有更简单易懂的方法。 对于任意一个p和q的祖先节点node，都有三种情况，情况一：p和q的LCA在node的左子树，情况二：p和q的LCA在node的右子树，情况三：node就是p和q的LCA。 说到递归，肯定是有边界条件的，这里的边界条件除了递归到叶子节点外，还有就是到达p或q，因为你p或者q的子孙节点不可能是p和q的LCA。在代码实现过程中，如果没到递归边界，我们先从左子树找LCA，比如找到了liftLCA。再从从右子树找LCA，比如找到了rightLCA。 这里有几种情况：(1). liftLCA和rightLCA都不为空，肯定liftLCA和rightLCA分别是p和q，所以当然root节点肯定是LCA。(2).liftLCA和rightLCA其中之一为空，可能是在左子树或者又子树中找到了LCA，直接返回非空的一个。(3).liftLCA和rightLCA其中之一为空，还有可能是当前root节点的左右子树只包含p或q节点其中之一，这种情况递归回溯到上层是就会最终变成情况（1）或（2）。 我的解题代码如下（Run Time：12ms）
二叉树的深度是从根节点开始算起，依次往下是深度 1、2、3...n。你就可以理解成一口井，从上往下看，也就是自顶向下看。
每天学习编程，让你离梦想更新一步，感谢不负每一份热爱编程的程序员，不论知识点多么奇葩，和我一起，让那一颗四处流荡的心定下来，一直走下去，加油，2021加油！欢迎关注加我vx:xiaoda0423，欢迎点赞、收藏和评论
今天给朋友们分享我花了将近一个月时间，参考了很多网上的优质博文和项目整理的一份比较全面的前端面试题集，还有面试前刷过的题目（其中概括HTML，CSS，JS，React，Vue，NodeJS，互联网基础知识）共有【269页】。很多朋友靠着这些内容进行复习，拿到了BATJ等大厂的offer， 也已经帮助了很多的前端学习者，希望也能帮助到你。
熟悉React的朋友都知道，React支持jsx语法，我们可以直接将HTML代码写到JS中间，然后渲染到页面上，我们写的HTML如果有更新的话，React还有虚拟DOM的对比，只更新变化的部分，而不重新渲染整个页面，大大提高渲染效率。到了16.x，React更是使用了一个被称为Fiber的架构，提升了用户体验，同时还引入了hooks等特性。那隐藏在React背后的原理是怎样的呢，Fiber和hooks又是怎么实现的呢？本文会从jsx入手，手写一个简易版的React，从而深入理解React的原理。
二叉搜索树(BST, Binary Search Tree)又叫做二叉排序树，它可以是一颗空树，其性质如下：
让编译器提供个默认生成的就可以了，如果不写这个，又写了拷贝构造，编译器就不会自己自动生成了。
时隔多日，又回到了二叉树的学习中，在 C++ 进阶中，我们首先要学习 二叉搜索树，重新捡起二叉树的相关知识，然后会学习 AVL 树 及 红黑树，最后会用红黑树封装实现库中的 set 和 map，作为 C++ 进阶中的难度最高峰，整个学习过程非常艰辛，但 关关难过关关过，让我们先从比较简单的 二叉搜索树 开始学习
我们刷leetcode的时候，经常会遇到回溯算法类型题目。回溯算法是五大基本算法之一，一般大厂也喜欢问。今天跟大家一起来学习回溯算法的套路，文章如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，感谢感谢~
还记得 《算法 - 二叉树》 提到的 二叉树的最近公公祖先 问题吗？如果这是一颗二叉搜索树，是不是存在更巧妙的解法？你可以暂停先思考一下。
你需要在 BST 中找到节点值等于 val 的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在，则返回 null 。
JavaScript总是给人以惊喜，学习不止，进步不断，今天继续补充JS容易搞错的几道笔试/面试题，为了秋招继续努力，欢迎一起为秋招努力的小伙伴共勉。
二叉树在计算机科学中应用很广泛，学习它有助于让我们写出高效的插入、删除、搜索节点算法。二叉树的节点定义：一个节点最多只有两个节点，分别为左侧节点、右侧节点。
1、 本身树形结构用来存储数据相比顺序表和链表来说并不占有优势，他的最大优势就在于查找优势，当我们有一些数据经常需要进行搜索和查找时，只要按照上图的性质存放在树形结构里，那么我们可以通过这个规律在查找的时候将原本需要O（N）的时间复杂度变成O（logN）。
这段代码的意思是通过 ReactDOM.render() 方法将 h1 包裹的JSX元素渲染到id为“root”的HTML元素上. 除了在JS中早已熟知的 document.getElementById() 方法外, 这段代码中还包含两个知识点:
终于到了最后一块内容了！今天我们就来简单概括一下 Diff，内容一点都不多哦，全是图片
根据提供的文章内容，撰写摘要总结。
输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4 输出：5 解释：节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。
这里是深度优先搜索的经典运用。题目要求找左叶子的和，那么前提是它一定是一个叶子结点，其次才判断它是否是左叶子。
在链表：听说用虚拟头节点会方便很多？中，我们讲解了链表操作中一个非常总要的技巧：虚拟头节点。
40节介绍了HashMap，41节介绍了HashSet，它们的共同实现机制是哈希表，一个共同的限制是没有顺序，我们提到，它们都有一个能保持顺序的对应类TreeMap和TreeSet，这两个类的共同实现基础是排序二叉树，为了更好的理解TreeMap/TreeSet，本节我们先来介绍排序二叉树的一些基本概念和算法。 基本概念 先来说树的概念，现实中，树是从下往上长的，树会分叉，在计算机程序中，一般而言，与现实相反，树是从上往下长的，也会分叉，有个根节点，每个节点可以有一个或多个孩子节点，没有孩子节点的节点一般称
1、二叉搜索树（B树） 一棵二叉搜索树（BST）是以一棵二叉树来组织的，可以用链表数据结构来表示，其中，每一个结点就是一个对象，一般地，包含数据内容key和指向孩子（也可能是父母）的指针属性。如果
反转一个链表和数组是不一样的，因为不能任意取值，只能说按照next的顺序依次往后放。那么把一个节点往后放的过程就是一次迭代
这里的前中后都是以“我”的顺序为准的，我在前就是前序遍历，我在中就是中序遍历，我在后就是后序遍历。
React 16 之前和之后最大的区别就是 16 引入了 fiber，又基于 fiber 实现了 hooks。整天都提 fiber，那 fiber 到底是啥？它和 vdom 是什么关系？
后续代码用 java 实现，但涉及到的数据结构、算法是通用的，希望大家不要被开发语言所禁锢
树这种数据结构包括根节点root，左右节点，子树中又有父节点，子节点，兄弟节点，没有子节点的成为叶子节点，树分为二叉树和多叉树
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此文会先探讨下什么是链表以及在 JavaScript 中的链表，接着我们会使用 JavaScript 这门语言动手实现下各类链表的设计，最后我们会抛出一些常规疑问，并从各个方面一一解答，总之，目的就是完全搞定链表
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