前端如何搞定算法面试？
前言
曾几何时，前端面试开始考一些数据结构与算法题目。
这股风气貌似是字节跳动带起来的，我认为这是好事，因为这会促使更多的前端不再把自己当成切图仔，而是真正的程序员。
字节跳动的面试跟国外公司面试很像，像Google、Facebook其实不太分前后端，都是软件工程师。
我认为这也是正确的职位设定。前端和后端一样需要深入学习数据结构与算法，否则技术之路不会走得太远（走管理，混关系这条路暂且不讨论）。随便举一些前端知识点吧！
前端里的数据结构
如果不了解栈，那么 js 函数堆栈的机制能彻底搞清楚？你能把所有的函数递归用栈改写吗？能理解函数调用过程中的空间复杂度吗？
如果不了解队列，能理解 js 异步中的 task queue吗？
如果不了解链表，能理解 js 的引用类型、指针、原型链吗？
如果不了解字典， 写的 js 代码里该不会都是 if else？
如果不了解树，如何遍历json里的每个字段？如何渲染树插件？如何处理城市级联？
前端跨界
上面说的这些还都是最简单的数据结构知识，当你哪天发现纯前端一抓一大把，毫无差异化竞争力，这时候你可能想做前端里懂后端的，前端里懂机器学习的，前端里懂业务的，一旦你跳出浏览器，就会发现外面世界好大，一些更神奇的数据结构与算法也都冒出来了。
- 自然语言处理将文字变为数字，用到了哈希。
- tensorflow 里的图优化，知识图谱，图数据库，有限状态机里的图……
- 如果你想从数据中找到最大的几个数，你不会再傻傻地把所有数据排序，而是会用堆来计算。
- 利用分治构建决策树。
- ……
随着前端的不断发展，我认为计算机科学和软件工程的底层技术（比如数据结构与算法）会越来越受到前端的重视。而前端圈也会因此变得越来越技术，越来越专业。
那么回到标题，我们该如何搞定算法面试呢？刷题是关键！
正好从朋友那薅到一份**《2021最新版数据结构与算法⾯试题⼿册》**，硬着头皮全部啃完了，不直接看答案，先自己思考，不然很容易忘记，实在不会的看题解，看看别人的解题方法。做完了之后总结思路和常见套路。
1.哈希
- 请说⼀说，Java中的HashMap的⼯作原理是什么？
- 介绍⼀下，什么是Hashmap?
- 讲⼀讲，如何构造⼀致性哈希算法。
- 请谈⼀谈，hashCode() 和equals() ⽅法的重要性体现在什么地⽅？
2.⼆叉树
- 求⼆叉树的最⼤深度
- 求⼆叉树的最⼩深度
- 求⼆叉树中节点的个数
- 求⼆叉树中叶⼦节点的个数
- 求⼆叉树中第k层节点的个数
- 判断⼆叉树是否是平衡⼆叉树
- 判断⼆叉树是否是完全⼆叉树
- 两个⼆叉树是否完全相同
- 翻转⼆叉树or镜像⼆叉树
- 两个⼆叉树是否互为镜像
- 求两个⼆叉树的最低公共祖先节点
3.链表
- 谈⼀谈，bucket如果⽤链表存储，它的缺点是什么？
- 有⼀个链表，奇数位升序偶数位降序，如何将链表变成升序？
- 如何反转单链表
- 现在有⼀个单向链表，谈⼀谈，如何判断链表中是否出现了环
- 随机链表的复制
4.数组
- 写⼀个算法，可以将⼀个⼆维数组顺时针旋转90度。
- ⼀个数组，除⼀个元素外其它都是两两相等，求那个元素?
- 找出数组中和为S的⼀对组合，找出⼀组就⾏
- 求⼀个数组中连续⼦向量的最⼤和
- 寻找⼀数组中前K个最⼤的数
5.排序
- ⽤Java写⼀个冒泡排序？
- 介绍⼀下，排序都有哪⼏种⽅法？请列举出来
- 介绍⼀下，归并排序的原理是什么？
- 介绍⼀下，堆排序的原理是什么？
- 谈⼀谈，如何得到⼀个数据流中的中位数
- 你知道哪些排序算法，这些算法的时间复杂度分别是多少，解释⼀下快排？
6.堆与栈
- 请你解释⼀下，内存中的栈(stack)、堆(heap) 和静态区(static area) 的⽤法。
- 说⼀说，heap和stack有什么区别。
- 最⼩的k个数
- 滑动窗⼝最⼤值
- 丑数前
- 前K个⾼频元素
- 有效的括号
- 最⼩栈
- 柱状图中最⼤的矩形
7.⾼级算法
- 请你讲讲LRU算法的实现原理？
- 为什么要设计 后缀表达式，有什么好处？
- 请你设计⼀个算法，⽤来压缩⼀段URL？
- 谈⼀谈，id全局唯⼀且⾃增，如何实现？
- 最后⼀个单词的⻓度
8.动态规划
- 斐波那契数
- 不同路径
- 爬楼梯
- 零钱兑换
- 打家劫舍
- 编辑距离
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╰半橙微兮°
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