输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。
深度优先，前、中、后遍历顺序，就是组合[根左右]，移动根的位置，根左右、左根右、左右根，但是我即使代码会写了，还是搞不明白这个根左右与遍历的关系毛线头在哪里，特别是中序遍历的左根右，
链表作为一种数据结构，它存放着有序元素的集合。元素与元素之间通过指针连接，因此在链表中添加或删除元素只需要修改指针的指向即可，执行速度相比数组有得到显著的提升。 现实生活中也有许多使用到链表的例子，例如兔子舞，每个人勾肩搭背组合而成，其中人相当于链表中的元素，勾肩搭背的手相当于链接每个人的指针，在队列中加入一个人，只需要找到想加入的点，断开连接，插入一个人再重新连接起来。 本文将详解链表以及链表其他变相的实现思路并使用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
JS 没有queue这个数据结构，用数组模拟就好了，真方便！ nonono，回到开头，当数据量较小的时候，似乎没什么影响，但如果数据量较大，性能就会严重下降 这是因为在底层实现中，数组是顺序存储的，当你shift的时候，会先取出队列首端的一个元素，整个队列往前移——整个操作的事件时间复杂度是**O(n)** 如果你的项目正如上面我所说的情况，那么你很可能就需要这个包 yocto-queue，它能让你的shift操作时间复杂度降为O(1)。（在这库里面shift用的是dequeue方法）
给定一个二叉树和其中的一个结点，请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回。注意，树中的结点不仅包含左右子结点，同时包含指向父结点的指针。
深度优先搜索作为广度优先搜索的好基友，同样也是对图进行搜索的一种算法。善用这两种算法，可以解决我们业务中遇到的「树形结构遍历搜索」问题。
数组内存地址是连续的，但是js中的内存地址是不连续，原因是数据类型可以是任意类型导致的
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
有一个树形无向图，它描述了国、省、市、区之间的层级关系，此时我们想找图中的某一个结点，它位于图中的第几层，此时你应该怎么做？
方法2.c=-(a+b): 确定了a和b，那就可以想两数之和一样，在map中寻找-(a+b)，减少一层循环，时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(n)。
链表是面试过程中经常被问到的，这里把剑指offer 和 LeetCode 中的相关题目做一个汇总，方便复习。
遍历每个结点，借助一个获取树深度的递归函数，根据该结点的左右子树高度差判断是否平衡，然后递归地对左右子树进行判断。
Find：确定元素属于哪一个子集，他可以被用来确定两个元素是否属于同一个子集，加入路径压缩，复杂度近乎O(1)
JS 树形结构 根据子节点找到所有上级，比如element-tree，已知路由上的子结点id，如何回填的 展开目录树？
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普遍的观点认为，前端就是打好 HTML、CSS、JS 三大基础，深刻理解语义化标签，了解 N 种不同的布局方式，掌握语言的语法、特性、内置 API。再学习一些主流的前端框架，使用社区成熟的脚手架，即可快速搭建一个前端项目。胜任前端工作非常容易。再往深处学习，你会发现前端这个领域，总是有学不完的框架、工具、库，不断有新的轮子出现。技术推陈出新，版本快速迭代，但万变不离其宗。工具致力于流程自动化、规范化，服务于简洁、优雅、高效的编码，将问题高度抽象化、层次化。在如今前端开源界如此火热的现状下，框架的使用者与框架的维护者联系更加紧密，不仅能深入源码来更彻底地认识框架，还能够提出问题，参与讨论，贡献代码，共同解决技术问题，推进前端生态的发展和壮大。而编译原理，作为一门基础理论学科，除了 JS 语言本身的编译器之外，更成为 Babel、ESLint、Stylus、Flow、Pug、YAML、Vue、React、Marked 等开源前端框架的理论基石之一。了解编译原理能够对所接触的框架有更充分的认识。
度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。不全部保留结点，占用空间少；有回溯操作(即有入栈、出栈操作)，运行速度慢
假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：
Write less, do more, I like jQuery. jQuery是最常用的js库，整体来说非常轻量并易于扩展，对于移动应用可以使用其更轻量的孪生兄弟Zepto代替。其是由John
BeautifulSoup4是爬虫里面需要掌握的一个必备库，通过这个库，将使我们通过requests请求的页面解析变得简单无比，再也不用通过绞尽脑汁的去想如何正则该如何匹配内容了。（一入正则深似海虽然它使用起来效率很高效哈）
不知道你有没有这种困惑，虽然刷了很多算法题，当我去面试的时候，面试官让你手写一个算法，可能你对此算法很熟悉，知道实现思路，但是总是不知道该在什么地方写，而且很多边界条件想不全面，一紧张，代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题，思路也不知道从何寻找，那么这篇文章就主要为你解决这几个问题。
前言 之前写过一篇文章为什么使用v-for时必须添加唯一的key?[1]，但是解释的不是很深刻，其实真正的原因还需要从Virtual DOM的实现上解释；本篇文章从简单实现一个Virtual DOM入
前端工程师对于算法和数据结构这块的知识的掌握程度，是进阶高级工程师的非常重要的标志之一，为了总结一下数据结构和算法方面的知识，笔者今天继续把链表这一块的知识补上，也作为自己知识体系的一个梳理，笔者早在去年就写过一篇关于使用javascript实现二叉树和二叉搜索树的文章，如果感兴趣或者想进阶高级的朋友们可以参考学习一下： JavaScript 中的二叉树以及二叉搜索树的实现及应用.
据我了解，前端程序员有相当一部分不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
日常中我们见到的二叉树应用有，Java集合中的TreeSet和TreeMap，C++ STL中的set、map，以及Linux虚拟内存的管理，以及B-Tree，B+-Tree在文件系统，都是通过红黑树去实现的。虽然之前写过《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理》但是二叉树的基本性质，对我来说，从入门到放弃是搞了好几回。
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
上篇博文主要介绍的是数据结构的线性结构，我们这篇博文介绍非线性结构—树与二叉树，我先介绍树的一些基本概念，树的遍历，再介绍二叉树相关概念和特性，以及二叉树的遍历，最后再树与二叉树的对比，总结。
对于树中的每个节点X，它的左子树中所有的关键字值小于X的关键字，而它的右子树中所有的关键字值大于X的关键字值。
Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree.
所谓二叉树的遍历，是指按照某条搜索路径访问树中的每个结点，使得每个几点均被访问一次，而且仅被访问一次。
所谓遍历二叉树，就是遵从某种次序，顺着某一条搜索路径访问二叉树中的各个结点，使得每个结点均被访问一次，而且仅被访问一次。本文详细介绍了二叉树的前序(又称先序)、中序和后序遍历的规则及其算法实现。本文全部代码示例可从此处获得。
二叉树：每个结点的子结点个数不大于2的树，叫做二叉树。 根结点：最顶部的那个结点叫做根结点，根结点是所有子结点的共同祖先。比如上图中的“7”结点就是根结点。 子结点：除了根结点外的结点，都叫子结点。 叶子结点：没有子结点的结点，叫做叶子结点。比如上图中的“1”结点、“5”结点和“11”结点。
树(Tree)是n(n≥0) 个结点的有限集。n=0 时称为空树。在任意一棵非空树中:
Given inorder and postorder traversal of a tree, construct the binary tree.
以后(根)序遍历为例，每次都是先遍历树的左子树，然后再遍历树的右子树，最后再遍历根节点，以此类推，直至遍历完整个树。
在面试时，避免不了的会遇到一些数据结构的面试题，今天我们就来了解一下二叉树的经典面试题：
二叉树的深度优先遍历算法都是用递归函数实现的，这是很低效的，原因在于系统帮你调用了一个栈并做了诸如保护现场和恢复现场等复杂的操作，才使得遍历可以用非常简洁的代码实现。二叉树深度优先遍历算法的非递归实现用用户定义的栈来代替系统栈，也就是用非递归的方式来实现遍历算法，可以得到不小的效率提升。
之前谈到的线性表、栈和队列都是一对一的数据结构，但是现实中也存在很多一对多的数据结构，这篇要写的就是一种一对多的数据结构———树。全文分为如下几部分：
上篇文章我们讲了许多理论方面的知识，虽说很枯燥，但那些都是我们今天学习的前提，一会看代码的时候你就会发现这些理论知识是多么地重要了。首先，我们还是要说明一下，我们学习的主要内容是二叉树，因为二叉树是最典型的一种树的应用，不管是考试还是面试，它都是必知必学的内容。
题目：输入一棵二叉树和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。PS：从根结点开始，一直到叶子结点形式一条路径。 分析：要找出路径之和为指定整数的路径，就需要遍历二叉树的所有路径。此外，由于路径是指根结点到叶子结点的线段，因此我们想到采用深度优先的方式遍历二叉树。深度优先算法又分为：先序遍历、中序遍历、后序遍历，其中先序遍历符合我们的要求。 首先需要创建一个栈，用来保存当前路径的结点。采用先序遍历算法遍历结点时，先将途中经过的结点均存入栈中，然后判断当前结点是否为叶子结点，若不是叶子结点
我们分析前序遍历第一个出现的结点一定为根结点，所以A为根结点，而中序遍历左边一定为左子树遍历的序列即BDC，右边右子树为E。
二叉树要求树的每一个结点（除叶结点）的子结点最多只能有 2 个。在二叉树的基础上，继续对其进行有序限制则变成二叉排序树。
二叉树的遍历：是指从根结点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有结点，使得每个结点被访问一次且仅被访问一次。
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