前几天在知乎看到一篇文章，用 TypeScript 类型运算实现一个中国象棋程序 ：
我们日常开发中，时常会碰到数值格式化操作的场景，今天就为大家分享一款相对比较全面的数值格式化的JS库：Numeral.js
题目描述： Given an array of integers where 1 ≤ a[i] ≤ n (n = size of array), some elements appear twice
本文作者：ivweb caorich data.json 文件格式 以下的内容当设计接口的详细说明时，请移步bodymovin的官方文档。文档的是用JSON Schema编写的，这玩意儿就是一个词汇表
数组操作的时间复杂度Access：O(1)Search：O(n)Insert： 平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部插入O(1)，最坏的情况下O(n)Delete；平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部删除O(1)，最坏的情况下O(n)图片167. 两数之和 II - 输入有序数组 (easy)给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ，该数组已按 非递减顺序排列 ，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers
集合与字典 ： 集合常见的形式是Set，字典常见的形式是Map Set 和 Map 主要的应用场景在于 数据重组 和 数据储存。 集合 与 字典 的区别： 共同点：集合、字典 可以储存不重复的值 不同点：集合类似于数组，元素的只有key没有value，value就是key。字典是以 key, value 的形式储存，键的范围不限于字符串，各种类型的值（包括对象）都可以当作键 时间复杂度： set或map可以用哈希表或平衡二叉搜索树实现 哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是`O(1)`，哈希表优点是
哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是O(1)，哈希表优点是查找非常快，哈希表的缺点是失去了数据的顺序性，平衡二叉搜索树实现的map或set查找时间复杂度是O(logn)，它保证了数据顺序性
搞定大厂算法面试之leetcode精讲8.滑动窗口 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 3. 无重复字符的最长子串 (medium) 方法1.滑动窗口 动画过大
面试中，TopK，是问得比较多的几个问题之一，到底有几种方法，这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的，今天和大家聊一聊。
在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 举例：数组a[] = {57, 68, 59, 52}。 比较方法是每个数与前面的数比较。 第一个57，前面没有数，不用比较。 第二个数68，与前面的57比较，因为68 > 57，所以不用换位置。 第三个数59，先与前面的68比较，因为59 < 68，所以需要与更前面的数57比较，因为59 > 57。所以无论57的前面有没有数，都不用再比较了。把59插入到57和68之间就可以了。 第四个数52，前面有三个数：57，59，68。先与68比，52 < 68，需要再与59比，52 < 59，需要再与57比，52 < 57。此时前面没有数了。所以把52插入到57的前面。 最终的结果为52，57，59，68。
概念 全排列的生成算法有很多种，有递归遍例，也有循环移位法等等。C++/STL中定义的next_permutation和prev_permutation函数则是非常灵活且高效的一种方法，它被广泛的应用于为指定序列生成不同的排列。本文将详细的介绍prev_permutation函数的内部算法。 按照STL文档的描述，next_permutation函数将按字母表顺序生成给定序列的下一个较大的序列，直到整个序列为减序为止。prev_permutation函数与之相反，是生成给定序列的上一个较小的序列。二者原
计算机的指令系统是一套控制计算机操作的代码，称之为机器语言。计算机只能识别和执行机器语言的指令。为了便于人们理解、记忆和使用，通常用汇编语言指令来描述计算机的指令系统。汇编语言指令可通过汇编器翻译成计算机能识别的机器语言。
根据CPU的调度算法实现的，对一组数据进行排序，不能存在负数值，这个数是多大，那么就在线程里睡眠它的10倍再加10，不是睡眠和它的数值一样大的原因是，当数值太小时，误差太大，睡眠的时间不比输出的时间少，那么就会存在不正确的输出结果。
问题描述: 在一个大小为n的数组中，其中有一个数出现的次数超过n/2，求出这个数。这题看似很简单，但是找到最优解不容易，一般情况我们首先想到最笨的方法，每选一个数，遍历一次数组，复杂度O(N^2),或者先排序再找那个数，复杂度一般为O(NlgN),或者用hash，时间复杂度O(N)，空间复杂度需要看输入的数据规模，空间复杂度O(N)。所以这些都不是最优解，我们先分析一下这个题目，设该数出现的次数为x，则x满足，n/2+1<= x <=n;所以我们可以想到如果该数和其余的数全部相抵消的话，至少还剩1个，我们从前往后遍历，设key为第一个数，key出现的次数为ntime，初始化为1，代表key出现了一次，从前往后，如果某个数不等于key，则他俩抵消，key的出现次数减一，如果等于key，则key的出现次数加1，如果key的出现次数变成了0，则说明key已经用完了，所以需要重新初始化key为另一个数，再重复以上步骤，因为一定有一个数大于n/2，所以遍历到最后剩下的那个数，就是要求的数。
数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。
如果一个整数不为0，那么这个整数至少有一位是1。如果我们把这个整数减1，那么原来处在整数最右边的1就会变为0，原来在1后面的所有的0都会变成1(如果最右边的1后面还有0的话)。其余所有位将不会受到影响。 举个例子：一个二进制数1100，从右边数起第三位是处于最右边的一个1。减去1后，第三位变成0，它后面的两位0变成了1，而前面的1保持不变，因此得到的结果是1011.我们发现减1的结果是把最右边的一个1开始的所有位都取反了。这个时候如果我们再把原来的整数和减去1之后的结果做与运算，从原来整数最右边一个1那一位开始所有位都会变成0。如1100&1011=1000.也就是说，把一个整数减去1，再和原整数做与运算，会把该整数最右边一个1变成0.那么一个整数的二进制有多少个1，就可以进行多少次这样的操作。
前面学习了归并排序，快速排序时间复杂度为O(n*logn)而有没有比这更快的排序算法呢？当然是有的那就是计数排序，首先计数排序并不是比较排序算法，而是利用数组来实现的一种算法，想象一下这样一个场景，假如给数组{1，4，5，1，3}做一个排序,我们可以看出其中最大的值就是5，但是怎么利用数组实现排序呢？我们知道数组是一组连续的地址空间，且可以通过下标进行随机访问，数组有下标是有序的，我们可以利用下标来实现排序。
感谢于霆霖的投稿，本文摘自：http://yutinglin.cn/2017/08/01/秒杀系统解决方案/ 我看了二十篇左右的秒杀系统设计及解决方案的文章，从架构、产品、前端、后端四个层面分别总结了一些解决方案。 要点总结： 1.架构：扩容，业务分离，数据分离 2.产品：下单按钮控制，秒杀答题削峰，简化页面设计 3.前端：限流（反作弊） 静态化 4.后端：内存 队列 一、秒杀一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超
给定两个整数，被除数 dividend 和除数 divisor。将两数相除，要求不使用乘法、除法和 mod 运算符。
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没错，上述现象简单来说就是计算机计算的0.1+0.2并不等于0.3了，其实这个现象很常见，对别的语言来说也一样，下面通过一步步简要分析来解释这个现象
给定一个非负整数N，找出小于或等于N的最大的整数，同时这个整数需要满足其各个位数上的数字是单调递增。当且仅当每个相邻位数上的数字x和y满足x <= y时，我们称这个整数是单调递增的。
搞定大厂算法面试之leetcode精讲19.数组 视频讲解（高效学习）:点击学习 数组操作的时间复杂度 Access：O(1) Search：O(n) Insert： 平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部插入O(1)，最坏的情况下O(n) Delete；平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部删除O(1)，最坏的情况下O(n) 📷 283. 移动零 (easy) 动画过大，点击查看 方法1:两次遍历 思路：遍历数组，定义索引j为数组的第一个位置，遇上非0元素，让
本文是第一站，大战冒泡排序。你还在为每次写排序算法的时候发愁吗？ 喝了本专栏，保证你能手撸冒泡排序。
从 3 月 28 日内推投递简历开始, 经历 7 轮面试, 在 5 月 17 日收到录用意向书. 和大家分享一下面试的经历和个人的一些看法. 简历筛选一面. 面试官花名执衡, 是 ng-zorro-antd 的主力开发者之一. 因为这个部门在开发 ng-zorro-antd, 而我的 GitHub 上也有一些前端组件开发的项目, 所以基本上都是围绕这一方面问的. 讲了一下印象最深刻的一个组件的设计, Dialog, 讲了讲 API 的修改和组件之间的解耦 DatePicker 是怎么实现的 如何实现一个 c
动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。
进制也就是进位计数制，是人为定义的带进位的计数方法（有不带进位的计数方法，比如原始的结绳计数法，唱票时常用的“正”字计数法，以及类似的tally mark计数）。对于任何一种进制---X进制，就表示每一位置上的数运算时都是逢X进一位。十进制是逢十进一，十六进制是逢十六进一，二进制就是逢二进一，以此类推，x进制就是逢x进位。
css&javascript 一.CSS 1.CSS介绍 CSS 指层叠样式表 (Cascading Style Sheets),用来定义网页的显示效果。 把样式添加到HTML中，可以将网页内容与显
“鸡兔同笼问题”是我国古算书《孙子算经》中著名的数学问题，其内容是：“今有雉（鸡）兔同笼，上有三十五头，下有九十四足。问雉兔各几何。”
JavaScript 是世界上最流行的编程语言。是一种轻量级的编程语言，可插入HTML页面的编程代码。
在一些电商网站,或一些活动页上,看到一些特效,比如:抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢
所谓众数，源于这样的一个题目：一个长度为len的数组，其中有个数出现的次数大于len/2，如何找出这个数。
一、堆 1.概念 堆的物理结构(我们能看到的)是一个数组 堆的逻辑结构(我们想象出来的)是一个完全二叉树 📷 2.特性 1.结构性：用数组表示完全二叉树 2.有序性: 任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值(最小值) 而拥有最大值在顶叫做 大堆 拥有最小值在顶叫做 小堆 3. 父子结点 因为都是由数组表示的完全二叉树 而数组对应下标 左孩子下标 =父亲节点下标*2+1 右孩子下标 =父亲节点下标*2+2 📷 二、向下调整算法 1.概念 向下调整算法 以小堆为例， 当满足左子树与右子树都
这是力扣的 1679 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
所谓的淘汰策略就是： 我们redis中的数据都没有过期，但是内存有大小，所以我们得淘汰一些没有过期的数据！！
MongoDB 在单文档操作中具有原子性，在多文档操作中就不再具有此特性，通常需要借助事务来实现 ACID 特性。
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。
HTML5学堂-码匠：本期继续走入算法 —— 冒泡排序法。冒泡排序算法相对简单，容易上手，稳定性也比较高, 算是一种较好理解的算法，也是面试官高频提问的算法之一。 Tips：关于“算法”及“排序”的基础知识，在此前“选择排序法”中已详细讲解，可点击文后的相关文章链接查看，在此不再赘述。 冒泡排序法的原理 基本原理 从序列头部开始遍历，两两比较，如果前者比后者大，则交换位置，直到最后将最大的数（本次排序最大的数）交换到无序序列的尾部，从而成为有序序列的一部分； 下次遍历时，此前每次遍历后的最大数不再参与排序；
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)
模拟算法就是根据题目所给的照葫芦画瓢。 考察的是代码能力。 步骤：1.模拟算法流程（一定得自己先过一遍流程） 2.把流程转化为代码
今天把这两个锁的内核实现源码重新捋了一遍，基于liunx2,6.0，直接粘注释版: 核心文件，x86下实现的spinlock
dart的日期类型和js有相通的地方，但也有很大的不同，个人感觉比js的api要好用一些。dart的日期对象是DateTime，下面来逐步介绍一下其api的使用。
不少搞IT的朋友听到“算法”时总是觉得它太难，太高大上了。今天，跟大伙儿分享一个比较俗气，但是却非常高效实用的算法，如标题所示Union-Find，是研究关于动态连通性的问题。不保证我能清晰的表述并解释这个算法，也不保证你可以领会这个算法的绝妙之处。但是，只要跟着思路一步一步来，相信你一定可以理解它，并像我一样享受它。
push 0 就是把0存入堆栈的顶部，这样的话栈窗口最顶的值成了00000000而其他的没有变化
Brief 一天有个朋友问我“JS中计算0.7 * 180怎么会等于125.99999999998，坑也太多了吧！”那时我猜测是二进制表示数值时发生round-off error所导致，但并不清楚具体是如何导致，并且有什么方法去规避。于是用了3周时间静下心把这个问题搞懂，在学习的过程中还发现不仅0.7 * 180==125.99999999998，还有以下的坑 1. 著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004
第一行：每个人拥有的优惠券数量（数量取值范围为[0, 10]），按满减、打折、无门槛的顺序输入。 第二行：表示购物的人数n（1 <= n <= 10000）。
尽管 ECMAScript 是一个重要的标准，但它并不是 JavaScript 唯一的部分，当然，也不是唯一被标准化的部分。实际上，一个完整的 JavaScript 实现是由以下 3 个不同部分组成的：
假设有这样子一个题：数组里有20个随机数，取值范围为从0到10，要求用最快的速度把这20个整数从小到大进行排序。
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3wuakqaaahaahlnlbp5rvbnodvc2qbkaa.f10002.mp4?dis_k=bfa73c7566839a49774553e
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