大厂前端面试算法|# 数据结构和算法
数据结构和算法，是大厂前端面试的“拦路虎”，很多同学都望而生畏。其实如果了解常用数据结构，掌握基本的算法思维，就不能应对。本章将通过多个面试题，为你讲解算法面试题的解题思路，同时复习常用数据结构和算法思维。
## 为何要考察
如果在短时间之内快速判断一个工程师是否优秀？考察算法是最合理的方式 —— 这是业界多年的经验积累。
前端面试考算法不是因为内卷。算法一直在后端面试中被考察，现在前端也考查，说明前端能做的工作越来越多了。这是好事。
## 考察的重点
- 算法的时间复杂度和空间复杂度
- 三大算法思维：贪心，二分，动态规划
- 常见数据结构
## 注意事项
- 算法，有难度，轻耐心学习
- 不仅关注题目本身，更要关注知识点和解题思路
- 按顺序学习（本章课程按顺序设计的）
## 看几个面试题
列举几个代表性的面试题，具体参考视频。
在当前的IT行业中，大厂前端面试中数据结构和算法的考察已经变得十分重要。面试官通过对候选人算法能力的考察，可以在较短的时间内评估出候选人的技术能力和逻辑思维能力。因此，掌握数据结构和算法对于应聘者来说至关重要。
我们需要明白为什么数据结构和算法会在面试中被考察。这主要是因为算法能力能够体现出一个人是否具备良好的逻辑思维和问题解决能力。对于工程师而言，优秀的算法能力意味着能够高效地编写代码，并解决实际工作中遇到的各种复杂问题。多年来，业界已经形成了一种共识：算法是快速评价工程师能力的合理方式。而前端开发者过去通常不太需要深入研究算法，但随着前端技术的发展，前端工程师所承担的工作越来越复杂，这就要求他们必须具备扎实的算法基础。
接下来，我们看看前端面试中算法考察的重点内容。主要分为以下几个方面：
1. 算法的时间复杂度和空间复杂度：算法的时间复杂度用来衡量算法执行所需要的时间，空间复杂度用来衡量算法执行所需要的空间。在面试中，通常会要求应聘者分析所写算法的时间和空间复杂度，以此来评价算法的效率。
2. 三大算法思维：贪心、二分、动态规划。这些算法思维各有特点，贪心算法要求在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，以此希望导致结果是全局最好或最优的算法策略；二分查找则适用于有序数据集合，通过不断缩小查找范围来加速搜索过程；动态规划则是解决复杂问题的方法之一，它通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解。
3. 常见数据结构：包括但不限于数组、栈、队列、链表、二叉树等。这些数据结构是构成算法的基础，理解它们的特点、操作和应用场景对于掌握算法至关重要。
在准备面试的过程中，有几个注意事项需要特别留心：
- 学习算法需要耐心。算法题目通常有较高的难度，需要花费一定的时间和精力去理解和掌握。
- 不要仅仅关注题目本身，更重要的是理解题目背后的算法思想和解题思路。
- 学习要按照一定的顺序，很多知识是有连贯性的。本章课程设计是按照从浅入深、从易到难的顺序，帮助学习者逐步构建起完整的知识体系。
在本章中，也会列举一些代表性的面试题目作为示例。具体的面试题内容可以参考视频，但在此我们可以总结出几个常见的面试题解题思路：
- 有序数据结构考虑使用二分查找：对于有序数组，二分查找比线性查找效率更高。
- 双指针技巧：在某些问题中，使用两个指针可以巧妙地解决嵌套循环问题，降低时间复杂度。
注意事项：
- 注意区分逻辑结构和物理结构。例如，数组、链表、栈、队列等属于逻辑结构；物理结构则指的是这些数据结构在内存中的实际存储方式。区分这两者有助于更好地理解数据结构的性质。
- 培养算法敏感度，遇到问题时能够条件反射般地根据数据结构去分析可能的解决方案和时间复杂度。
掌握以上知识点后，对数据结构和算法的面试题会有更深刻的理解，能够更高效地准备面试，从而在大厂的前端面试中脱颖而出。
