「前端进阶」前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)

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为何要学习数据结构与算法？

在0202年的今天，因为天天被无数的信息轰炸，大多数人已经变得愈来愈浮躁了，而且丧失了独立思考的能力。

你可能会常常听到这样的感慨：

• 技术人究竟能走多远？我遇到了天花板
• 35岁的程序员要如何面对中年危机？
• 技术更新太快，好累，学不动了

而后，你也变得焦虑起来。那你有没有静下心来想过，如何才能抵御年龄增加而且使本身增值呢？

无非是终身学习，持续修炼本身的内功。内功也就是基础知识和核心概念，这些轰轰烈烈发展的技术本质，其实都是基础知识，也就是咱们在大学里学过的基础课程。

• 操做系统
• 计算机组成原理
• 计算机网络
• 编译原理
• 设计模式
• 数据结构与算法

这也就是为何越靠谱的面试官越注重你基础知识的掌握程度，为何越牛的的企业越重视你的算法能力。由于当你拥有了这些，你已经比大多数人优秀了。你的天花板由你本身来决定，你们口中的中年危机可能并不会成为你的危机。新技术来临时，你对它的本质会看得更加透彻，学起来会一通百通。这样的人才，公司培养你也会花费更少的成本。

(不过，一生作个开开心心的 CRUD Boy 也是一种选择。)

数据结构与算法之间的关系

Rob Pike's 5 Rules of Programming中的第五条是这样说的：

Data dominates. If you've chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident. Data structures, not algorithms, are central to programming.

数据占主导。若是您选择了正确的数据结构并组织得当，那么这些算法几乎老是不言而喻的。数据结构而非算法是编程的核心。

瑞士计算机科学家，Algol W，Modula，Oberon 和 Pascal 语言的设计师 Niklaus Emil Wirth 写过一本很是经典的书《Algorithms + Data Structures = Programs》，即算法 + 数据结构 = 程序。

咱们能够得出结论，数据结构与算法之间是相辅相成的关系。数据结构服务于算法，算法做用于特定的数据结构之上。

数据结构与算法好难，怎么学？

• 是否是我脑子有问题？智商不够？
• 数学太难了，我天生数学就很差
• 好不容易搞懂了一个算法，没过几天就忘了

在我坚持刷 LeetCode 这段时间，我也曾产生过怀疑，但后来发现，其实都不是。学习都是反人性的，贵在坚持。数据结构与算法这块知识并不适合零碎的时间来学习，你首先须要规划整块的时间。而后从最基础数据结构开始学起，从易到难，由浅入深。学到后面你会发现。其实，数据结构中的基础就是数组(顺序存储)和链表(链式存储)。

• 队列和栈能够分别经过数组和链表实现
• 一般状况下咱们会用数组实现堆(彻底二叉树)，用链表也能够实现(二叉搜索树、红黑树、AVL、B树等)
• 图用二维数组实现就是邻接矩阵，用链表实现就是邻接表
• 散列表中能够用链表解决散列冲突(拉链法)，也能够用数组(线性探测法)

因此，记住这些基础的概念，学习复杂的数据结构和算法时会事半功倍。

(算法的套路过多，请容许我再开一篇专栏)

时间久了记不住怎么办？

美国缅因州国家训练实验室作过学习金字塔的实验并得出以下报告，这个理论最先于1946年由美国学者 Edgar Dale 提出。

人的学习分为被动学习和主动学习两个层次。

• 被动学习：听讲、阅读、试听、演示。学习内容平均留存率为5%、10%、20%和30%。
• 主动学习：讨论、实践、教授给他人，平均留存率为50%、75%和90%。

这个理论可能你们早已听过，可是实际践行的人又有多少呢？

数据结构与算法也是这样，你须要养成 LeetCode 上每日一题的习惯，并及时复习淡忘的部分。除此以外，践行主动学习。找到志同道合的小伙伴，一块儿交流进步。还能够在开源项目上提供题解，这样也是教授给他人的一种方式。

这里推荐一个好朋友 Lucifer 的已有 30K+ Star的 LeetCode 题解库，我已经提交了一些题解，写题解的时候你会发现，这才是真正考验你是否掌握的时候。

lucifer的LeetCode解题之路

数据结构与算法在前端中的应用

• 你熟知的 DOM 树、AST 树、以及 Vue、React 的 Virtual DOM 都是树。

• React Hooks 的本质是数组，React Fiber 是基于链表实现的。

• HTTP 缓存响应消息 和 Vue 的 keep-alive 都用到了 LRU 算法。

• 浏览器前进后退功能经过栈实现。

• TCP 链接实现多路复用时借助了epoll，而决定 epoll 高效的缘由：数据结构采用了红黑树和队列。

• 搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。

若是你了解 Linux、Nginx 、数据库和一些消息队列，你会发现处处都是数据结构与算法的应用。这里举几个例子：

• Linux 进程调度、进程空间管理用到了 红黑树
• Linux 文件系统中为了提升目录项对象的处理效率： LRU、哈希表
• Linux 路由表 Tire 树
• Nginx 定义缓存 key 用到了 红黑树
• MySQL 数据库索引使用 B+ 树提升查询效率
• Redis中根据大多数开发场景下，数据的大小和多少采用更适合存储的数据结构。(数据量小用数组下标访问快、占用内存小。可是由于数组须要占用连续的内存空间，因此当数据量大的时候，采用链表，同时又为了兼顾速度又须要和数组结合，从而有了散列表。)
• 分布式消息队列， RocketMQ、 Kafka 也是一种 队列。

通关数据结构与算法的捷径？

刷题就是捷径。

对，你没看错。

其实，和计算机交流真的很简单，你给他输入，他确定会给你输出。比女友好伺候多了。

掘金小册、开源项目及书单推荐

掘金小册

修言的 《前端算法与数据结构面试：底层逻辑解读与大厂真题训练》，我在小册撰写前期有幸参与试读，修言大佬保姆级别教程，不买后悔系列。

开源项目

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• 若是你喜欢看视频，能够来力扣加加 看视频题解哦～

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书单

初级

• 算法图解
• 大话数据结构
• 算法之美
• 数学之美
• 数据结构与算法 JavaScript 描述

经典

• 算法
• 算法导论

典藏

• 计算机程序设计艺术

写在最后

伽利略曾经说过，“宇宙这本书是用数学语言写成的”。

数学不光是曾经在学校学过的公式，它实际上是一种思惟模式，因此最终要提升的是概括、总结和抽象的能力。

前面的路还很长，共勉。

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