算法对前端的重要性可以说至关重要，不可小觑。

算法思想

  • 基础技巧: 分治、二分、贪心
  • 排序算法: 快速排序、归并排序、计数排序
  • 搜索算法: 回溯、递归、深度优先遍历，广度优先遍历，二叉搜索树等
  • 图论: 最短路径、最小生成树
  • 动态规划: 背包问题、最长子序列

- 双指针

  1. 合并两个有序数组

给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到 nums1 中，使 nums1 成为一个有序数组。

说明:
初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。
你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。

示例:

  • 输入:
    • nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
    • nums2 = [2,5,6], n = 3
  • 输出:
    • [1,2,2,3,5,6]
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/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number} m
 * @param {number[]} nums2
 * @param {number} n
 * @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
 */
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
    var i = m - 1, j = n - 1, len = m + n -1
    while (i >= 0 || j >= 0) {
        if (i < 0) {
            nums1[len--] = nums2[j--]            
        } else if (j < 0) {
            nums1[len--] = nums1[i--]
        } else if (nums1[i] > nums2[j]) {
            nums1[len--] = nums1[i--]
        } else {
            nums1[len--] = nums2[j--]
        }
    }
};

- 排序

- 贪心思想

- 二分查找

- 分治

- 搜索

- 动态规划

- 数学

数据结构相关

  • 数组与链表:单/双向链表
  • 栈与队列
  • 哈希表
  • 堆:最大堆/最小堆
  • 树与图:最近公共祖先、并查集
  • 字符串:前缀树(字典树) /后缀树

- 链表

- 树

- 栈和队列

- 哈希表

- 字符串

- 数组与矩阵

- 图

- 位运算

祝君无Bug~