标签：const 第一章 算法 let push 数据结构 stack
目录一、数据结构与算法简介
1、理论
* 数据结构：栈、队列、集合、链表、字典、树、图、堆
* 进阶算法：冒泡算法、选择算法、插入算法、归并算法、快速算法、顺序算法、二分搜索
* 算法设计思想：分而治之、动态规则、贪心、回溯
* 重点关注：数据结构与算法的特点、应用场景、js实现、时间/空间复杂度
2、刷题
* 刷题网站：leetcode
* 重点关注：通用套路、时间/空间复杂度分析和优化
3、数据结构与算法
* 是什么：
- 数据结构：计算机存储、组织数据的方式
- 算法：一系列解决问题的清晰指令
* 程序：数据结构 + 算法
* 关系：数据结构为算法提供服务，算法围绕数据结构操作
二、时间空间复杂度计算
1、时间复杂度计算
- 是什么
* 一个函数，用大O表示，比如O(1)、O(n)、O(logN)...
* 定性描述该算法的运行时间
- O(1)
let i = 0
i += 1
- O(n)
// O(1) + O(n) = O(n)
for (let i = 0; i < n; i++) {
console.log(i)
}
- O(n^2)
// O(n) * O(n) = O(n^2)
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
console.log(i, j)
}
}
- O(logN)
// 如果a的x次方等于N，其中a>0且a不等于1，那么数x叫做以a为底N的对数
// 2的x次方等于N，x等于logN（计算机中2会省略不写，数学中2不可以省略）
let i = 1
while (i < n) {
console.log(i)
i *= 2
}
2、空间复杂度计算
- 是什么
* 一个函数，用大O表示，比如O(1)、O(n)、O(n^2)...
* 算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度
- O(1)
let i = 0
i += 1
- O(n)
const list = []
for (let i = 0; i < n; i++) {
list.push(i)
}
- O(n^2)
const matrix = []
for (let i = 0; i < n; i++) {
matrix.push([])
for (let j = 0; j < n; j++) {
matrix[i].push(j)
}
}
三、栈
1、栈简介
// 1、栈是一种后进先出的数据结构
// 2、栈常用操作：push、pop、stack[stack.length-1]
const stack = []
stack.push(1)
stack.push(2)
const item1 = stack.pop()
const item2 = stack.pop()
2、栈的应用场景
* 十进制转二进制
* 判断字符串的括号是否有效
* 函数调用堆栈
3、力扣解题（20. 有效的括号）
var isValid = function (s) {
const lp = "([{"
if (s.length % 2 === 1 || lp.indexOf(s[0]) === -1) {
return false
}
const stack = []
const rp = ")]}"
for (let i = 0; i < s.length; i++) {
if (lp.indexOf(s[i]) !== -1) {
stack.push(s[i])
} else {
const top = stack.pop()
if (lp.indexOf(top) !== rp.indexOf(s[i])) {
return false
}
}
}
return !stack.length
};
4、力扣解题（144. 二叉树的前序遍历）
// 二叉树前序：根-左-右
// 二叉树中序：左-根-右
// 二叉树后序：左-右-根
var preorderTraversal = function (root) {
let arr = []
let preorder = function (node, arr) {
if (node === null) return arr
arr.push(node.val)
preorder(node.left, arr)
preorder(node.right, arr)
}
preorder(root, arr)
return arr
};
四、队列
1、队列简介
// 1、队列是一种先进先出的数据结构
const queue = []
queue.push(1)
queue.push(2)
const item1 = queue.shift()
const item2 = queue.shift()
2、队列的应用场景
* 食堂排队打饭
* js异步中的任务队列
* 计算最近请求次数
3、力扣解题（933. 最近的请求次数）
标签：const,第一章,算法,let,push,数据结构,stack 来源： https://www.cnblogs.com/linding/p/16403777.html
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