# 前端算法系统练习指南
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## 适用人群
如果你正在为**面试**做准备，却对于庞杂的数据结构和算法知识，不知道何从下手；
如果你以前曾经学过一些基础的数据结构或者算法的**基础知识**，却根本没有理解清楚，更不能独立完成算法的设计, 想重新巩固这方面的知识；
如果已经有了一小段工作经验，但却老是在整天`用轮子`、`调API`当中度过，想看一看底层的源码却常常因**编程的内力**不足而放弃；
如果你听说过`LeetCode`这个网站，想要一刷到底，迈向算法巅峰，却因为`浩瀚的题量`和`缺乏系统训练`感到无力，三天打鱼两天晒网，进而感到焦虑，甚至放弃......
如果上面任何一条符合你的现状，那么恭喜你，你来对了地方。作为一个圈内小有名气的[前端博主](https://juejin.im/user/5c45ddf06fb9a04a006f5491)，我想借着我的影响力，分享出我系统梳理和练习的过程，希望能够帮助到更多跟我一样遇到类似困难的人，让你少一些不必要的折腾。
全程使用的语言是 `JavaScript`，因此标题上说的是前端xxx, 但实际上你也知道，数据结构和算法这东西主要是考验一个人的思维，至于语言，其中并没有用到任何 JS 的高深语法特性，只要有所编程经验，能理解代码是完全没有问题的，这一点大家放心。
## 算法没有用？
我想各位当中肯定有准备面试的同学，那么你肯定听说过`面试造火箭，工作拧螺丝`, 不少人也拿这句话拿来诟病当前一些互联网大厂的算法面试，因此就有这样的言论: **除了应付面试，学算法其实没啥用**。
这句话我并不完全反对，因为现在随着技术生态的发展，各位走在领域前沿的大牛们已经给大家备足了轮子，遇到一般的业务问题直接把人家的方案拿到用就可以了，另外我也看到过一句话，刚开始觉得扯淡，后来想想觉得有那么一丝道理:
> 凡是需要跨过一定智商门槛才能掌握的技术，都不会轻易的流行。
换句话说：技术变得更简单，别人更愿意用，更容易流行。
这也是当前各种技术框架的真实写照: **足够好用，足够简单，简单到你不需要知道底层复杂的细节**。
那么问题来了，作为一个集智慧和才华于一身的程序员，自己的价值在哪里？
我觉得价值的大小取决于你能够解决的问题，如果说照着设计稿画出一个简单的 Button，你能完成，别的前端也能完成，甚至后后端的同学都能把效果差不多做出来，那这个时候就谈何个人价值？只不过在一个随时**可替代**的岗位上完成了大多数人能轻易做到的事情，张三来完成，或者李四来完成，其实没什么区别。
但是现在如果面对的是一个复杂的工程问题，需要你来开发一个辅助业务的**脚手架工具**，改造**框架源码**来提高项目的扩展性，或者面对严重的性能问题能马上分析出原因，然后给出解决的思路并在不同因素中**平衡**，这些都不是一个业余的玩家能够在短时间内胜任的，这就是体现自己价值的地方。
回到算法本身，它代表的是你**解决更加复杂问题**能力的一部分。
可能干讲不容易理解，我们以 Vue 这个框架为例，如果你以前没有接触过`深度优先遍历`和`递归`的概念，没有看过相应的代码，那么虚拟 DOM 整个`patch`的源码你是基本不可能看懂的；如果你没有系统掌握过`栈`先进后出这种特点的应用，你也是很难理解 Vue 模板编译阶段为什么要用栈来检查标签是否正常闭合；同样的，如果你没有`回溯`这种算法的代码经验，你也是很难理解 Vue 模板编译的优化阶段，到底是怎样在**从父到子**深度优先遍历的过程中**检查到非静态的子节点**后给父节点打上标记；并且，如果你以前不知道 `LRU 缓存淘汰算法`究竟是个什么东西，你看到`keep-alive`组件的实现这里会非常纳闷:
```js
if (cache[key]) {
vnode.componentInstance = cache[key].componentInstance
// make current key freshest
remove(keys, key)
keys.push(key)
}
```
缓存命中了，为什么还要维护一个 keys 数组，而且把这个 key 从数组中删了，又要放到末尾，啥操作呢？
如果之前有相应算法基础，你反而会觉得这个理所当然的事情。
看到了吧？你觉得尤大能写出优秀的“明星”项目，会没有一点扎实的数据结构和算法功底？
当然不仅仅是前端领域，我想服务端也是差不多的情况，这里就不多举例了。
所以各位，我认为基本的算法能力对于一个想要解决复杂问题的工程师而言，不是一个加分项，而且是**必备项**。算法有大用。
## 如何系统练习？
接下来我来分享一下练习数据结构和算法的一些心得，或者方法，分两个关键字来说: **系统**和**练习**。
### 专题突破
如何做到**系统**的训练？
我想按照`LeetCode`上的顺序一题一题刷肯定不是系统，大部分情况是相邻的几个题毫无联系，这一题做了个链表相关的，下一题又是一个哈希表，再下一题又了一个二分搜索树，思维不断的跳转，一方面可能你的基础很薄弱，各个数据结构和算法理解的并不深刻，反复跳到你不熟悉的地方，会挫败你的信心，增加焦虑，甚至直接劝退，另一方面，可能再遇到难一点的`链表`题，你又不会了，可能你会纳闷: 不是刚刚才写出来了一个链表题吗？怎么现在又不会了？容易让你产生自我怀疑，也会影响你训练的自驱力。
因此我觉得分专题各个训练突破是一个相对合理的**战略**。在做到`专`和`精`的同时，也会让你掌握的更快，从而更容易解出类似的题，增强自信心。
另外要介绍的就是本系列的专题系统了，一共会分为这些模块:
:::tip 专题目录
**链表篇**、**栈和队列篇**、**哈希表篇**、**二叉树篇**、**字典树**、**并查集**、**常见排序和查找算法**、**回溯算法**、**动态规划**、**贪心算法**、**LRU和LFU**、**字符串和正则篇**
:::
一共十二个模块，相信你会有不错的收获。
### 刻意练习
《**异类:不一样的成功启示录**》这本书里面谈到一万小时**刻意练习**成为高手的理论，后面也很多人谈到这个理论，我几年前就听说过，但真正体会到它的实际意义却是最近在训练算法的过程中，而且是走了很多弯路之后。可见理论到实际的过程是多么艰难。
我所理解的刻意练习，运用到算法的训练上面来，就是两点:
1. 经常性地做你不会做的题
2. 多种解法方式轮流试，最大化地挖掘一道题的价值
**刻意练习**有一个重要的观点是`走出舒适圈`。对于算法练习也是一样，为什么很多人觉得刷算法没用，那是因为他们总是在做自己熟悉的题型，用自己熟悉的方法，蹲在自己的舒适圈，这样做的再多也意义不大，但是如果总是在做自己不熟练的题型，用不一样的方法，对于自己思维的成长是相当有帮助的，所以我觉得把握经常性地做不会的题，这样做的越多越好，当然了，时间有限，我们需要根据自己的需要来取舍。
之所以我会把这个系列叫做**练习**，而不是刷题，就是因为练习的本质是`练`,而不是简单的`AC`就可以。比如下面这一题:
可能有经验的同学，用递归的方式很容易就解出来了。但是，你有想过如何用非递归的方式吗？如果能用非
