写给前端的算法进阶指南，我是如何两个月零基础刷200题

时间  2021-08-12
标签 前端 node 面试 算法 数组 缓存 安全 bash markdown cookie 栏目 快乐工作 繁體版
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前言

最近国内大厂面试中，出现 LeetCode 真题考察的频率愈来愈高了。我也观察到有愈来愈多的前端同窗开始关注算法这个话题。前端

可是算法是一个门槛很高的东西，在一个算法新手的眼里，它的智商门槛要求很高。事实上是这个样子的吗？若是你怀疑本身的智商不够去学习算法，那么你必定要先看完这篇文章：《天生不聪明》，也正是这篇文章激励了我开始了算法之路。node

这篇文章，我会先总结几个必学的题目分类，给出这个分类下必作例题的详细题解，而且在文章的末尾给出每一个分类下必刷的题目的获取方式。面试

必定要耐心看到底，会有重磅干货。算法

心路

我从 5 月份准备离职的时候开始学习算法，在此以前对于算法我是零基础，在最开始我对于算法的感觉也和你们同样，以为本身智商可能不够，望而却步。可是看了一些大佬对于算法和智商之间的关系，我发现算法好像也是一个经过练习能够慢慢成长的学科，而不是只有智商达到了某个点才能有入场券，因此我开始了个人算法之路。经过视频课程 + 分类刷题 + 总结题解 + 回头复习的方式，我在两个月的时间里把力扣的解题数量刷到了200题。对于一个算法新人来讲，这应该算是一个还能够的成绩，这篇文章，我把我总结的一些学习心得，和一些经典例题分享给你们。数组

学习方式

  1. 分类刷题：不少第一次接触力扣的同窗对于刷题的方法不太了解，有的人跟着题号刷，有的人跟着每日一题刷，可是这种漫无目的的刷题方式通常都会在中途某一天放弃，或者刷了好久可是却发现没什么沉淀。这里不啰嗦，直接点明一个全部大佬都推荐的刷题方法：把本身的学习阶段分散成几个时间段去刷不一样分类的题型，好比第一周专门解链表相关题型，第二周专门解二叉树相关题型。这样你的知识会造成一个体系，经过一段时间的刻意练习把这个题型相关的知识点强化到你的脑海中，不容易遗忘。缓存

  2. 适当放弃：不少同窗遇到一个难题，非得埋头钻研，干他 2 个小时。最后挫败感十足，长此以往可能就放弃了算法之路。要知道算法是个沉淀了几十年的领域，题解里的某个算法多是某些教授研究不少年的心血，你想靠本身一个新手去想出来同等优秀的解法，岂不是想太多了。因此要学会适当放弃，通常来讲，比较有目的性（面试）刷题的同窗，他面对一道新的题目毫无头绪的话，会在 10 分钟以内直接放弃去看题解，而后记录下来，反复复习，直到这个解法成为本身的知识为止。这是效率最高的学习办法。安全

  3. 接受本身是新手：没错，说的难听一点，接受本身不是天才这个现实。你在刷题的过程当中会遇到不少困扰你的时候，好比相同的题型已经看过例题，稍微变了条件就解不出来。或者对于一个 easy 难度的题毫无头绪。或者甚至看不懂别人的题解（没错我常常）相信我，这很正常，不能说明你不适合学习算法，只能说明算法确实是一个博大精深的领域，把本身在其余领域的沉淀抛开来，接受本身是新手这个事实，多看题解，多请教别人。bash

分类大纲

  1. 算法的复杂度分析。
  2. 排序算法，以及他们的区别和优化。
  3. 数组中的双指针、滑动窗口思想。
  4. 利用 Map 和 Set 处理查找表问题。
  5. 链表的各类问题。
  6. 利用递归和迭代法解决二叉树问题。
  7. 栈、队列、DFS、BFS。
  8. 回溯法、贪心算法、动态规划。

题解

接下来我会放出几个分类的经典题型，以及我对应的讲解，当作开胃菜，而且在文章的末尾我会给出获取每一个分类推荐你去刷的题目的合集，记得看到底哦。markdown

查找表问题

两个数组的交集 II-350cookie

给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。

示例 1:

输入: nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
输出: [2,2]
示例 2:

输入: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出: [4,9]
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来源：力扣（LeetCode）
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为两个数组分别创建 map，用来存储 num -> count 的键值对，统计每一个数字出现的数量。

而后对其中一个 map 进行遍历，查看这个数字在两个数组中分别出现的数量，取出现的最小的那个数量（好比数组 1 中出现了 1 次，数组 2 中出现了 2 次，那么交集应该取 1 次），push 到结果数组中便可。

/** * @param {number[]} nums1 * @param {number[]} nums2 * @return {number[]} */
let intersect = function (nums1, nums2) {
  let map1 = makeCountMap(nums1)
  let map2 = makeCountMap(nums2)
  let res = []
  for (let num of map1.keys()) {
    const count1 = map1.get(num)
    const count2 = map2.get(num)

    if (count2) {
      const pushCount = Math.min(count1, count2)
      for (let i = 0; i < pushCount; i++) {
        res.push(num)
      }
    }
  }
  return res
}

function makeCountMap(nums) {
  let map = new Map()
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    let num = nums[i]
    let count = map.get(num)
    if (count) {
      map.set(num, count + 1)
    } else {
      map.set(num, 1)
    }
  }
  return map
}
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双指针问题

最接近的三数之和-16

给定一个包括  n 个整数的数组  nums  和 一个目标值  target。找出  nums  中的三个整数，使得它们的和与  target  最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在惟一答案。

示例：

输入：nums = [-1,2,1,-4], target = 1
输出：2
解释：与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。
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提示：

3 <= nums.length <= 10^3 -10^3 <= nums[i] <= 10^3 -10^4 <= target <= 10^4

来源：力扣（LeetCode）

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先按照升序排序，而后分别从左往右依次选择一个基础点 i（0 <= i <= nums.length - 3），在基础点的右侧用双指针去不断的找最小的差值。

假设基础点是 i，初始化的时候，双指针分别是：

  • left：i + 1，基础点右边一位。
  • right: nums.length - 1 数组最后一位。

而后求此时的和，若是和大于 target，那么能够把右指针左移一位，去试试更小一点的值，反之则把左指针右移。

在这个过程当中，不断更新全局的最小差值 min，和此时记录下来的和 res。

最后返回 res 便可。

/** * @param {number[]} nums * @param {number} target * @return {number} */
let threeSumClosest = function (nums, target) {
  let n = nums.length
  if (n === 3) {
    return getSum(nums)
  }
  // 先升序排序 此为解题的前置条件
  nums.sort((a, b) => a - b)

  let min = Infinity // 和 target 的最小差
  let res

  // 从左往右依次尝试定一个基础指针 右边至少再保留两位 不然没法凑成3个
  for (let i = 0; i <= nums.length - 3; i++) {
    let basic = nums[i]
    let left = i + 1 // 左指针先从 i 右侧的第一位开始尝试
    let right = n - 1 // 右指针先从数组最后一项开始尝试

    while (left < right) {
      let sum = basic + nums[left] + nums[right] // 三数求和
      // 更新最小差
      let diff = Math.abs(sum - target)
      if (diff < min) {
        min = diff
        res = sum
      }
      if (sum < target) {
        // 求出的和若是小于目标值的话 能够尝试把左指针右移 扩大值
        left++
      } else if (sum > target) {
        // 反之则右指针左移
        right--
      } else {
        // 相等的话 差就为0 必定是答案
        return sum
      }
    }
  }

  return res
}

function getSum(nums) {
  return nums.reduce((total, cur) => total + cur, 0)
}
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滑动窗口问题

无重复字符的最长子串-3

给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的   最长子串   的长度。

示例  1:

输入: "abcabcbb"
输出: 3
解释: 由于无重复字符的最长子串是 "abc"，因此其长度为 3。
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示例 2:

输入: "bbbbb"
输出: 1
解释: 由于无重复字符的最长子串是 "b"，因此其长度为 1。
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示例 3:

输入: "pwwkew"
输出: 3
解释: 由于无重复字符的最长子串是 "wke"，因此其长度为 3。
     请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。
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来源：力扣（LeetCode） 连接：leetcode-cn.com/problems/lo… 著做权归领扣网络全部。商业转载请联系官方受权，非商业转载请注明出处。

这题是比较典型的滑动窗口问题，定义一个左边界 left 和一个右边界 right，造成一个窗口，而且在这个窗口中保证不出现重复的字符串。

这须要用到一个新的变量 freqMap，用来记录窗口中的字母出现的频率数。在此基础上，先尝试取窗口的右边界再右边一个位置的值，也就是 str[right + 1]，而后拿这个值去 freqMap 中查找：

  1. 这个值没有出现过，那就直接把 right ++，扩大窗口右边界。
  2. 若是这个值出现过，那么把 left ++，缩进左边界，而且记得把 str[left] 位置的值在 freqMap 中减掉。

循环条件是 left < str.length，容许左边界一直滑动到字符串的右界。

/** * @param {string} s * @return {number} */
let lengthOfLongestSubstring = function (str) {
  let n = str.length
  // 滑动窗口为s[left...right]
  let left = 0
  let right = -1
  let freqMap = {} // 记录当前子串中下标对应的出现频率
  let max = 0 // 找到的知足条件子串的最长长度

  while (left < n) {
    let nextLetter = str[right + 1]
    if (!freqMap[nextLetter] && nextLetter !== undefined) {
      freqMap[nextLetter] = 1
      right++
    } else {
      freqMap[str[left]] = 0
      left++
    }
    max = Math.max(max, right - left + 1)
  }

  return max
}
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链表问题

两两交换链表中的节点-24

给定一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后的链表。

你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是须要实际的进行节点交换。

示例:

给定 1->2->3->4, 你应该返回 2->1->4->3.
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来源：力扣（LeetCode）

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这题本意比较简单，1 -> 2 -> 3 -> 4 的状况下能够定义一个递归的辅助函数 helper，这个辅助函数对于节点和它的下一个节点进行交换，好比 helper(1) 处理 1 -> 2，而且把交换变成 2 -> 1 的尾节点 1的next继续指向 helper(3)也就是交换后的 4 -> 3。

边界状况在于，若是顺利的做了两两交换，那么交换后咱们的函数返回出去的是 交换后的头部节点，可是若是是奇数剩余项的状况下，没办法作交换，那就须要直接返回 本来的头部节点。这个在 helper函数和主函数中都有体现。

let swapPairs = function (head) {
  if (!head) return null
  let helper = function (node) {
    let tempNext = node.next
    if (tempNext) {
      let tempNextNext = node.next.next
      node.next.next = node
      if (tempNextNext) {
        node.next = helper(tempNextNext)
      } else {
        node.next = null
      }
    }
    return tempNext || node
  }

  let res = helper(head)

  return res || head
}
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深度优先遍历问题

二叉树的全部路径-257

给定一个二叉树，返回全部从根节点到叶子节点的路径。

说明:  叶子节点是指没有子节点的节点。

示例:

输入:

   1
 /   \
2     3
 \
  5

输出: ["1->2->5", "1->3"]

解释: 全部根节点到叶子节点的路径为: 1->2->5, 1->3
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来源：力扣（LeetCode）

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用当前节点的值去拼接左右子树递归调用当前函数得到的全部路径。

也就是根节点拼上以左子树为根节点获得的路径，加上根节点拼上以右子树为根节点获得的全部路径。

直到叶子节点，仅仅返回包含当前节点的值的数组。

let binaryTreePaths = function (root) {
  let res = []
  if (!root) {
    return res
  }

  if (!root.left && !root.right) {
    return [`${root.val}`]
  }

  let leftPaths = binaryTreePaths(root.left)
  let rightPaths = binaryTreePaths(root.right)

  leftPaths.forEach((leftPath) => {
    res.push(`${root.val}->${leftPath}`)
  })
  rightPaths.forEach((rightPath) => {
    res.push(`${root.val}->${rightPath}`)
  })

  return res
}
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广度优先遍历（BFS）问题

在每一个树行中找最大值-515

leetcode-cn.com/problems/fi…

您须要在二叉树的每一行中找到最大的值。

输入:

          1
         / \
        3   2
       / \   \
      5   3   9

输出: [1, 3, 9]

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这是一道典型的 BFS 题目，BFS 的套路其实就是维护一个 queue 队列，在读取子节点的时候同时把发现的孙子节点 push 到队列中，可是先不处理，等到这一轮队列中的子节点处理完成之后，下一轮再继续处理的就是孙子节点了，这就实现了层序遍历，也就是一层层的去处理。

可是这里有一个问题卡住我了一会，就是如何知道当前处理的节点是哪一个层级的，在最开始的时候我尝试写了一下二叉树求某个 index 所在层级的公式，可是发现这种公式只能处理「平衡二叉树」。

后面看题解发现他们都没有专门维护层级，再仔细一看才明白层级的思路：

其实就是在每一轮 while 循环里，再开一个 for 循环，这个 for 循环的终点是「提早缓存好的 length 快照」，也就是进入这轮 while 循环时，queue 的长度。其实这个长度就刚好表明了「一个层级的长度」。

缓存后，for 循环里能够安全的把子节点 push 到数组里而不影响缓存的当前层级长度。

另外有一个小 tips，在 for 循环处理完成后，应该要把 queue 的长度截取掉上述的缓存长度。一开始我使用的是 queue.splice(0, len)，结果速度只击败了 33%的人。后面换成 for 循环中去一个一个shift来截取，速度就击败了 77%的人。

/** * @param {TreeNode} root * @return {number[]} */
let largestValues = function (root) {
  if (!root) return []
  let queue = [root]
  let maximums = []

  while (queue.length) {
    let max = Number.MIN_SAFE_INTEGER
    // 这里须要先缓存length 这个length表明当前层级的全部节点
    // 在循环开始后 会push新的节点 length就不稳定了
    let len = queue.length
    for (let i = 0; i < len; i++) {
      let node = queue[i]
      max = Math.max(node.val, max)

      if (node.left) {
        queue.push(node.left)
      }
      if (node.right) {
        queue.push(node.right)
      }
    }

    // 本「层级」处理完毕，截取掉。
    for (let i = 0; i < len; i++) {
      queue.shift()
    }

    // 这个for循环结束后 表明当前层级的节点所有处理完毕
    // 直接把计算出来的最大值push到数组里便可。
    maximums.push(max)
  }

  return maximums
}
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栈问题

有效的括号-20

给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串，判断字符串是否有效。

有效字符串需知足：

  • 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
  • 左括号必须以正确的顺序闭合。
  • 注意空字符串可被认为是有效字符串。

示例 1:

输入: "()"
输出: true
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示例 2:

输入: "()[]{}"
输出: true
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示例 3:

输入: "(]"
输出: false
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示例 4:

输入: "([)]"
输出: false
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示例 5:

输入: "{[]}"
输出: true
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leetcode-cn.com/problems/va…

提早记录好左括号类型 (, {, [和右括号类型), }, ]的映射表，当遍历中遇到左括号的时候，就放入栈 stack 中（其实就是数组），当遇到右括号时，就把 stack 顶的元素 pop 出来，看一下是不是这个右括号所匹配的左括号（好比 ( 和 ) 是一对匹配的括号）。

当遍历结束后，栈中不该该剩下任何元素，返回成功，不然就是失败。

/** * @param {string} s * @return {boolean} */
let isValid = function (s) {
  let sl = s.length
  if (sl % 2 !== 0) return false
  let leftToRight = {
    "{": "}",
    "[": "]",
    "(": ")",
  }
  // 创建一个反向的 value -> key 映射表
  let rightToLeft = createReversedMap(leftToRight)
  // 用来匹配左右括号的栈
  let stack = []

  for (let i = 0; i < s.length; i++) {
    let bracket = s[i]
    // 左括号 放进栈中
    if (leftToRight[bracket]) {
      stack.push(bracket)
    } else {
      let needLeftBracket = rightToLeft[bracket]
      // 左右括号都不是 直接失败
      if (!needLeftBracket) {
        return false
      }

      // 栈中取出最后一个括号 若是不是须要的那个左括号 就失败
      let lastBracket = stack.pop()
      if (needLeftBracket !== lastBracket) {
        return false
      }
    }
  }

  if (stack.length) {
    return false
  }
  return true
}

function createReversedMap(map) {
  return Object.keys(map).reduce((prev, key) => {
    const value = map[key]
    prev[value] = key
    return prev
  }, {})
}
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递归与回溯

直接看我写的这两篇文章便可，递归与回溯甚至是日常业务开发中最多见的算法场景之一了，因此我重点总结了两篇文章。

《前端电商 sku 的全排列算法很难吗？学会这个套路，完全掌握排列组合。》

前端「N 皇后」递归回溯经典问题图解

动态规划

打家劫舍 - 198

你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有必定的现金，影响你偷窃的惟一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，若是两间相邻的房屋在同一夜被小偷闯入，系统会自动报警。

给定一个表明每一个房屋存放金额的非负整数数组，计算你在不触动警报装置的状况下，可以偷窃到的最高金额。

示例 1:

输入: [1,2,3,1]
输出: 4
解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，而后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。
  偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
示例 2:

输入: [2,7,9,3,1]
输出: 12
解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。
  偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。
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来源：力扣（LeetCode） 连接：leetcode-cn.com/problems/ho… 著做权归领扣网络全部。商业转载请联系官方受权，非商业转载请注明出处。

动态规划的一个很重要的过程就是找到「状态」和「状态转移方程」，在这个问题里，设 i 是当前屋子的下标，状态就是 以 i 为起点偷窃的最大价值

在某一个房子面前，盗贼只有两种选择：偷或者不偷。

  1. 偷的话，价值就是「当前房子的价值」+「下两个房子开始盗窃的最大价值」
  2. 不偷的话，价值就是「下一个房子开始盗窃的最大价值」

在这两个值中，选择最大值记录在 dp[i]中，就获得了以 i 为起点所能偷窃的最大价值。。

动态规划的起手式，找基础状态，在这题中，以终点为起点的最大价值必定是最好找的，由于终点不可能再继续日后偷窃了，因此设 n 为房子的总数量， dp[n - 1] 就是 nums[n - 1]，小偷只能选择偷窃这个房子，而不能跳过去选择下一个不存在的房子。

那么就找到了动态规划的状态转移方程：

// 抢劫当前房子
robNow = nums[i] + dp[i + 2] // 「当前房子的价值」 + 「i + 2 下标房子为起点的最大价值」

// 不抢当前房子，抢下一个房子
robNext = dp[i + 1] //「i + 1 下标房子为起点的最大价值」

// 二者选择最大值
dp[i] = Math.max(robNow, robNext)
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，而且从后往前求解。

function (nums) {
  if (!nums.length) {
    return 0;
  }
  let dp = [];

  for (let i = nums.length - 1; i >= 0; i--) {
    let robNow = nums[i] + (dp[i + 2] || 0)
    let robNext = dp[i + 1] || 0

    dp[i] = Math.max(robNow, robNext)
  }

  return dp[0];
};
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最后返回 以 0 为起点开始打劫的最大价值 便可。

贪心算法问题

分发饼干-455

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。可是，每一个孩子最多只能给一块饼干。对每一个孩子 i ，都有一个胃口值  gi ，这是能让孩子们知足胃口的饼干的最小尺寸；而且每块饼干 j ，都有一个尺寸 sj 。若是 sj >= gi ，咱们能够将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会获得知足。你的目标是尽量知足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

注意：

你能够假设胃口值为正。 一个小朋友最多只能拥有一块饼干。

示例 1:

输入: [1,2,3], [1,1]

输出: 1

解释:
你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。
虽然你有两块小饼干，因为他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子知足。
因此你应该输出1。
示例 2:

输入: [1,2], [1,2,3]

输出: 2

解释:
你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。
你拥有的饼干数量和尺寸都足以让全部孩子知足。
因此你应该输出2.
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来源：力扣（LeetCode） 连接：leetcode-cn.com/problems/as… 著做权归领扣网络全部。商业转载请联系官方受权，非商业转载请注明出处。

把饼干和孩子的需求都排序好，而后从最小的饼干分配给需求最小的孩子开始，不断的尝试新的饼干和新的孩子，这样能保证每一个分给孩子的饼干都恰到好处的不浪费，又知足需求。

利用双指针不断的更新 i 孩子的需求下标和 j饼干的值，直到二者有其一达到了终点位置：

  1. 若是当前的饼干不知足孩子的胃口，那么把 j++ 寻找下一个饼干，不用担忧这个饼干被浪费，由于这个饼干更不可能知足下一个孩子（胃口更大）。
  2. 若是知足，那么 i++; j++; count++ 记录当前的成功数量，继续寻找下一个孩子和下一个饼干。
/** * @param {number[]} g * @param {number[]} s * @return {number} */
let findContentChildren = function (g, s) {
  g.sort((a, b) => a - b)
  s.sort((a, b) => a - b)

  let i = 0
  let j = 0

  let count = 0
  while (j < s.length && i < g.length) {
    let need = g[i]
    let cookie = s[j]

    if (cookie >= need) {
      count++
      i++
      j++
    } else {
      j++
    }
  }

  return count
}
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必作题目

其实写了这么多，以上分类所提到的题目，只是当前分类下比较适合做为例题来说解的题目而已，在整个 LeetCode 学习过程当中只是冰山一角。这些题能够做为你深刻这个分类的一个入门例题，可是不可避免的是，你必须去下苦功夫刷每一个分类下的其余经典题目。

若是你信任我，你也能够点击这里 获取各个分类下必作题目的详细题解（拿到了记得收藏），我跟着一个ACM 亚洲区奖牌得到者给出的提纲，整理了100+道必作题目的详细题解。

那么什么叫必作题目呢？

  1. 它核心考察算法思想，而不是奇巧淫技。
  2. 它考察的知识点，能够触类旁通的应用到不少类似题目上。
  3. 面试热门题，大厂喜欢考这个题目，说明这个知识点很重要。

固然你也能够去知乎等平台搜索相关的问题，也会有不少人总结，可是比我总结的全的很少见。100 多题说多也很少，说少也很多。认真学习、解答、吸取这些题目大概要花费1 个月左右的时间。可是相信我，1 个月之后你在算法方面会脱胎换骨，应对国内大厂的算法面试也会变得游刃有余。

总结

关于算法在工程方面有用与否的争论，已是一个经久不衰的话题了。这里不讨论这个，我我的的观念是绝对有用的，只要你不是一个甘于只作简单需求的人，你必定会在后续开发架构、遇到难题的过程当中或多或少的从你的算法学习中受益。

再说的功利点，就算是为了面试，刷算法可以进入大厂也是你职业生涯的一个起飞点，大厂给你带来的的环境、严格的 Code Review、完善的导师机制和协做流程也是你做为工程师所求之不得的。

但愿这篇文章能让你再也不继续惧怕算法面试，跟着我一块儿攻下这座城堡吧，你们加油！

❤️ 感谢你们

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