本仓库内容是根据哔哩哔哩 《JavaScript 数据结构与算法》 视频整理的学习笔记。
推荐大家按照目录顺序来学习，由浅入深，循序渐进，轻松搞定数据结构和算法。
重点要掌握数据结构与算法的**和原理，使用哪种编程语言区别不大。
民间定义：
- 数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种关系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。 ——《数据结构、算法与应用》
- 数据结构是 ADT（抽象数据类型 Abstract Data Type）的物理实现。 ——《数据结构与算法分析》
- 数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。 —— 中文维基百科（*）
- 数据结构是计算机科学中用于组织和存储数据的一种方式。它描述了数据元素之间的关系，以及对这些数据元素进行操作和访问的方法。—— ChatGPT
自己的角度来理解：
- 数据结构就是在计算机中，存储和组织数据的方式。
我们知道，计算机中数据量非常庞大，如何以高效的方式组织和存储呢?
例如：一个庞大的图书馆中存放了大量的书籍，我们不仅仅要把书放进入，还应该在合适的时候能够取出来。
图书摆放要使得两个相关操作方便实现：
- 操作 1：新书怎么插入？
- 操作 2：怎么找到某本指定的书？
图书各种摆放方式：
- 方法 1：随便放
- 操作 1：哪里有空位放哪里。
- 操作 2：找某本书，累死。
- 方法 2：按照书名的拼音字母顺序排放
- 操作 1：新进一本《阿 Q 正传》， 按照字母顺序找到位置，插入。
- 操作 2：二分查找法。
- 方法 3：把书架划分成几块区域，按照类别存放，类别中按照字母顺序
- 操作 1：先定类别，二分查找确定位置，移出空位。
- 操作 2：先定类别，再二分查找。
结论：
- 解决问题方法的效率，根据数据的组织方式有关。
- 计算机中存储的数据量相对于图书馆的书籍来说数据量更大，数据更加多。
- 以什么样的方式，来存储和组织我们的数据才能在使用数据时更加方便呢?
- 这就是数据结构需要考虑的问题。
常见的数据结构较多：
- 每一种都有其对应的应用场景，不同的数据结构的不同操作性能是不同的。
- 有的查询性能很快，有的插入速度很快，有的是插入头和尾速度很快。
- 有的做范围查找很快，有的允许元素重复，有的不允许重复等等。
- 在开发中如何选择，要根据具体的需求来选择。
注意：数据结构与算法与语言无关，常见的编程语言都有直接或间接的使用上述常见的数据结构。
算法是解决问题的步骤逻辑，是一组用于解决特定问题或执行特定任务的规程或指令集。它通过有限的步骤将输入转换为输出，并在执行完这些步骤后终止。算法的描述不依赖于具体的编程语言，而是关注问题解决的逻辑和步骤。
法可以在计算机科学和数学领域中应用。在计算机科学中，算法是实现计算和数据处理的基础。它可以用于搜索、排序、数据压缩、图像处理、机器学习、人工智能等各种计算任务。
算法可以用多种方式进行描述，包括以下几种常见的描述方式：伪代码、流程图、程序代码以及自然语言等。
算法应具备以下特点：
- 确定性：算法的每一步都应该明确且唯一，不会产生歧义。
- 有限性：算法应该在有限的步骤内完成，不会陷入无限循环。
- 输入：算法应该有输入，它接受零个或多个输入参数。
- 输出：算法应该有输出，它产生零个或多个输出结果。
- 可行性：算法应该是可行的，也就是说它可以被计算机或其他计算设备实现。
- 有效性：算法应该在合理的时间内完成，不会消耗过多的计算资源。
设计和分析算法是计算机科学的重要领域之一。通过选择和设计合适的算法，可以提高程序的性能、节约资源，并解决各种计算问题。算法的效率和正确性是评估算法优劣的重要标准，常用的衡量指标包括时间复杂度、空间复杂度、算法的正确性和可读性等。
算法主要用于解决 排序问题
假如上海和杭州之间有一条高架线，高架线长度是 1,000,000 米，有一天高架线中有其中一米出现了故障，请你想出一种算法，可以快速定位到出问题的地方。
- 线性查找
- 从上海的起点开始一米一米的排查，最终一定能找到出问题的线段。
- 但是如果线段在另一头，我们需要排查 1,000,000 次，这是最坏的情况，平均需要 500,000 次。
- 二分查找
- 初始化变量：将高架线的起点位置设为1，终点位置设为1,000,000。
- 计算中间位置：将起点位置和终点位置的中间位置计算为 (起点位置 + 终点位置) / 2。
- 检查中间位置：检查中间位置处的米是否有故障。如果有故障，即找到了问题所在，算法结束。
- 更新起点或终点位置：根据中间位置处是否有故障，更新起点位置或终点位置，缩小查找范围。
- 如果中间位置处的米没有故障，将起点位置更新为中间位置的下一个位置。
- 如果中间位置处的米有故障，将终点位置更新为中间位置的前一个位置。
- 重复步骤2至步骤4，直到找到出问题的地方或范围缩小到一个米的距离。
- 通过不断将查找范围缩小一半的方式，二分查找算法可以快速定位到出问题的地方。在这个问题中，该算法的时间复杂度为 O(logN)，其中 N 是高架线的长度。因此，最坏的情况是 20 次就可以找到出问题的地方。怎么计算出来的呢? log(1000000, 2)，以 2 位底，1000000 的对数 ≈ 20。
结论： 你会发现，解决问题的办法有很多，但是好的算法对比于差的算法，效率天壤之别。
算法可以用于解决各种问题，包括但不限于以下领域：
- 搜索和排序：在数据集中查找特定元素或按照某种规则对数据进行排序。
- 图算法：在图结构中寻找最短路径、最小生成树、最大流等问题。
- 数值计算：执行数学运算、解方程、求解优化问题等。
- 字符串处理：匹配、替换、压缩、加密等操作。
- 图像和信号处理：图像识别、信号过滤、压缩等。
- 人工智能和机器学习：分类、聚类、预测、优化等。
- 网络和通信：路由算法、协议设计、数据传输优化等。
总之，算法是通用的问题解决方法，可以应用于各个领域，从简单的搜索和排序到复杂的优化和决策问题。它们帮助我们设计和实现高效、可靠的解决方案。
排序算法是笔试中经常出现的
- 排序算法有很多：冒泡排序/选择排序/插入排序/归并排序/计数排序（counting sort）/基数排序（radix sort）/希 尔排序/堆排序/桶排序。
- 后续算法占比接种，不一一列举它们的实现**，而是选择几个简单排序和高级排序。
- 简单排序: 冒泡排序 - 选择排序 - 插入排序
- 高级排序: 希尔排序 - 快速排序
- 其他排序的理论和**，大家可以自行学习
算法分析是指对算法性能和效率进行评估和分析的过程。它主要关注算法在不同输入规模下的时间复杂度和空间复杂度。
算法分析的目的是确定算法的运行时间和空间消耗，以便评估算法的效率和性能。通过对算法进行分析，我们可以比较不同算法之间的优劣，并选择最适合特定问题的算法。
在算法分析中，常用的方法包括：
- 时间复杂度分析：衡量算法在运行过程中所需的时间资源。通常使用大O符号（O）来表示时间复杂度，用来描述算法执行时间随着输入规模增长的增长率。
- 空间复杂度分析：衡量算法在运行过程中所需的空间资源。同样使用大O符号（O）来表示空间复杂度，用来描述算法所需的额外存储空间随着输入规模增长的增长率。
- 最优性分析：评估算法是否达到了最优解或最优近似解。
- 平均情况分析：考虑算法在所有可能输入情况下的平均性能表现。
通过算法分析，我们可以预测算法的运行时间和所需资源，为选择合适的算法和优化算法提供依据。
时间复杂度定性地描述算法的运行时间，首先我们来看一组示例：
function func1() {
console.log('Hello!'); // 执行1次
return 0; // 执行1次
}如果调用1次函数 func1 ，内部语句会分别执行1次，也就是这个函数内部总共执行了两次语句。
我们在看另外一个函数：
function func2(n) {
for(int i = 0; i < n; i++) {
console.log(i);
}
return 0;
}其中：
int i = 0：执行1次i < n：执行 n + 1 次i++：执行 n 次console.log(i)：执行 n 次retrun 0：执行1次
所以，调用1次函数 func2，内部语句总共执行了
一段代码的总执行次数，会用
- 调用1次函数
func1：$T(n) = 2$ - 调用1次函数
func2：$T(n) = 3n + 3$
其中，n 是输入数据的大小或者是输入数据的数量，而 T 是在输入数量为 n 的时候，这一段代码的总执行次数。
但是作为衡量代码的执行速度的依据，当代码比较多的时候，使用
提示：时间复杂度的计算，如果遇到了条件分支语句，以运行时间最长的分支作为时间复杂度的一句。
接下来思考，$T(n)$ 如何得出时间复杂度（推导大O表示法的方式）？
- 如果
$T(n) = 常数$ ，那么时间复杂度可以直接估算为$O(1)$ 。 - 如果
$T(n) = 常数 * n + 常数$ ，可以直接省略加号后面的常数，然后第1部分的常数可以直接估算为1，所以时间复杂度为$O(n)$ 。 - 对于多项式，我们只需要保留
$n$ 的最高次项，再结合前面两条规则即可，比如$T(n) = 5n^3 + 6n^2 + 1$ ，其时间复杂度为$O(n^3)$ 。
不过这样表示时间复杂度并不完整，我们还需要加上大写字母 O，像这样子表示：$O(1)，O(n)，O(n^3)$。
这种方法被称之为：大O表示法
根据上述规则可以推断出：
- 调用1次函数
func1的时间复杂度为：$T(n) = 2 → O(1)$； - 调用1次函数
func2的时间复杂度为：$T(n) = 3n + 3 → O(n)$；
总结：时间复杂度的表示方法就是：$T(n)$ 是不是常数？
- 是：时间复杂度为
$O(1)$ ； - 否：时间复杂度为
$O(保留T(n)的最高次项并且去掉最高次项的系数)$ ；
下面是对常见时间复杂度的一个总结：
| 描述 | 增长的数量级 | 说明 | 举例 |
|---|---|---|---|
| 常量阶* | 普通语句 | 将两个数相加 | |
| 对数阶* | 二分策略 | 二分查找 | |
| 线性阶* | 一层循环 | 找出最大元素 | |
| 线性对数阶* | 分治** | 归并排序 | |
| 平方阶* | 双层循环 | 检查所有元素对 | |
| 立方阶 | 三层循环 | 检查所有三元组 | |
| k次方阶 | k层循环 | - | |
| 指数级别 | 穷举查找 | 检查所有子集 |
时间复杂度从低到高依次为： $$ O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) $$
一个程序的空间复杂度是指运行完一个程序所需内存的大小。利用程序的空间复杂度，可以对程序的运行所需要的内存多少有个预先估计。一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。
程序执行时所需存储空间包括以下两部分。
（1）固定部分。这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令空间（即代码空间）、数据空间（常量、简单变量）等所占的空间。这部分属于静态空间。
（2）可变空间，这部分空间的主要包括动态分配的空间，以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。
一个算法所需的存储空间用 f(n) 表示
$$
S(n) = O(f(n))
$$
其中 n 为问题的规模（或大小），S(n) 表示空间复杂度
！Tips：通常来说，只要算法不涉及到动态分配的空间，以及递归、栈所需的空间，空间复杂度通常为
0(1)。一个一维数组a[n]，空间复杂度O(n)，二维数组为O(n^2)。
1）简单性
- 含义：算法简单；程序结构简单
- 好处：容易验证程序正确性；便于程序调试
！Tips：简单的算法效率不一定高，要保证一定效率的前提下力求得到见到的算法。
2）最优性
- 含义：指求解某类问题中效率最高的算法。
- 我们说：在最坏情况下，如果没有其他我们学过的算法比这个算法执行更少的基本步骤，那么这个算法就是最优的。
3）两种最优性
-
最坏情况下最优：
设A是解某个问题的算法，如果在解这个问题的算法类中没有其他算法在最坏情况下的时间复杂性比A在最坏情况下的时间复杂性低，则称A是解这个问题在最坏情况下的最优算法。
-
平均情况下最优：
设A是解某个问题的算法，如果在解这个问题的算法类中没有其他算法在平均情况下的时间复杂性比A在平均情况下的时间复杂性低，则称A是解这个问题在平均情况下的最优算法。
| # | 公式 | 例子 |
|---|---|---|
| 加法交换律 | ||
| 加法结合律 | ||
| 乘法交换律 | ||
| 乘法结合律 | ||
| 乘法分配律 | ||
| 减法的性质 | ||
| 减法的性质 |
- 正数：比0大的数（符号：
+，可省略） - 负数：比0小的数（符号：
-） - 0既不是正数，也不是负数
- 非正数：0和正数（即
$>= 0$ 的数） - 非负数：0和负数（即
$<= 0$ 的数）
加法运算：
$(-a) + (-b) = -(a + b)$ $(-a) + b = b + (-a) = b - a = -(a - b)$
减法运算：
$(-a) - (-b) = (-a) + b = b + (-a) = b - a = -(a - b)$ $(-a) - b = (-a) + (-b) = -(a + b)$ $a - (-b) = a + b$ $0 - a = -a$
乘法运算：
$(-a) \times (-b) = a \times b$ $(-a) \times b = - (a \times b)$
提示：同号相乘等于正数，异号相乘等于负数
除法运算：
$(-a) \div (-b) = a \div b$ $(-a) \div b = -(a \div b)$
提示：同号相除等于正数，异号相除等于负数。
总结：负负得正
-
$a$ 和$-a$ 互为相反数-
$+2$ 的相反数是$-2$ -
$-2$ 的相反数是$+2$ -
$0$ 的相反数是$0$
-
- 相反数的运算只需要在前面加一个
-即可。
- 绝对值表示方法：$|a|$
- 如果
$a >= 0, |a| = a$ - 如果
$a < = 0, |a| = -a$
- 小数：$1.2$
- 分数：$\frac{1}{2}$
- 百分数：$18%$
分数转小数：
$\frac{a}{b} = a \div b$
百分数（百分率、百分比）推导：
$\frac{59}{100} = 59 \div 100 \times 100% = 0.59 \times 100% = 50%$
我们知道：$3 + 3 + 3 + 3 + 3 = 3 \times 5 $
对于乘法来说，也是可以简化的，比如：
-
$3 \times 3 = 3^2$ （3的平方） -
$3 \times 3 \times 3 = 3^3$ （3的立方） $3 \times 3 \times 3 \times 3 \times 3 = 3^5$
我们知道，$5^2 = 25$，反过来，我们要求几的平方是 25，如：
求
除了2次方根以外，还有3次方根、4次方根等等，如：
$\sqrt[3]{27} = 3$ $\sqrt[4]{625} = 5$
- 除了
$0$ 之外的所有数的零次方都是$1$ ，即$n^0 = 1$ -
$n^{-m} = \frac{1}{n^m}$ ，如：$2^{-3} = \frac{1}{2^3}$ -
$a^{\frac{m}{n}} = \sqrt[n]{a^m}$ ，如：$a^{\frac{1}{2}} = \sqrt{a}$，$a^{\frac{1}{3}} = \sqrt[3]{a}$ -
$a^m \times a^n = a^{m + n}$ ，如：$2^3 \times 2^1 = 2^{3 + 1} = 2^4 = 16$ -
$a^m \div a^n = a^{m - n}$ ，如：$2^3 \div 2^1 = 2^{3 - 1} = 2^2 = 4$ -
$a^mb^m = (ab)^m$ ，如：$3^2 \times 4^2 = (3 \times 4)^2 = 144$ $\sqrt{0} = 0$ - 负数不能开平方根
一个正整数的阶乘是所有小于及等于该数的正整数的积，并且 0 的阶乘为 1。自然数 n 的阶乘写作：$n!$
举个具体的例子，5的阶乘写作：$5!$，其表示：$5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1 = 120$
区间就是一堆数组成的范围，它的表示方法有四种：假设
-
$[a, b]$ →$a \leq x \leq b $ -
$(a, b]$ →$a < x \leq b $ -
$[a, b)$ →$a \leq x < b $ -
$(a, b)$ →$a < x < b $
什么是对数？如果 a 和 b 具体的数值，需要求 ? 是多少？为了方便表示，我们可以使用对数：
$$
? = log_ab
$$
叫做：以 a 为底，b 的对数。其中 a 叫做 底数，b 叫做 指数。