前言
学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。
Q1 判断一个单词是否是回文？
回文是指把相同的词汇或句子，在下文中调换位置或颠倒过来，产生首尾回环的情趣，叫做回文，也叫回环。比如 mamam redivider .
很多人拿到这样的题目非常容易想到用for 将字符串颠倒字母顺序然后匹配就行了。其实重要的考察的就是对于reverse的实现。其实我们可以利用现成的函数，将字符串转换成数组，这个思路很重要，我们可以拥有更多的自由度去进行字符串的一些操作。
Q2 去掉一组整型数组重复的值
比如输入: [1,13,24,11,14,1,2]
输出: [1,2]
需要去掉重复的11 和 1 这两个元素。
这道问题出现在诸多的前端面试题中，主要考察个人对Object的使用，利用key来进行筛选。
module.exports = unique;
Q3 统计一个字符串出现最多的字母
输入 ： afjghdfraaaasdenas
输出 ： a
}
module.exports = findMaxDuplicateChar;
Q4 排序算法
如果抽到算法题目的话，应该大多都是比较开放的题目，不限定算法的实现，但是一定要求掌握其中的几种，所以冒泡排序，这种较为基础并且便于理解记忆的算法一定需要熟记于心。冒泡排序算法就是依次比较大小，小的的大的进行位置上的交换。
除了冒泡排序外，其实还有很多诸如 插入排序,快速排序，希尔排序等。每一种排序算法都有各自的特点。全部掌握也不需要，但是心底一定要熟悉几种算法。 比如快速排序，其效率很高，而其基本原理如图(来自wiki)：
算法参考某个元素值，将小于它的值，放到左数组中，大于它的值的元素就放到右数组中，然后递归进行上一次左右数组的操作，返回合并的数组就是已经排好顺序的数组了。
return arr;
}
let leftArr = [];
let rightArr = [];
let q = arr[0];
for(let i = 1,l=arr.length; i<l; i++) {
if(arr[i]>q) {
rightArr.push(arr[i]);
}else{
leftArr.push(arr[i]);
}
}
return [].concat(quickSort(leftArr),[q],quickSort(rightArr));
}
module.exports = quickSort;
安利大家一个学习的地址，通过动画演示算法的实现。
HTML5 Canvas Demo: Sorting Algorithms
Q5 不借助临时变量，进行两个整数的交换
输入 a = 2,b = 4 输出 a = 4,b =2
这种问题非常巧妙，需要大家跳出惯有的思维，利用 a,b进行置换。
主要是利用 + - 去进行运算，类似 a = a + ( b - a) 实际上等同于最后 的 a = b;
Q6 使用canvas 绘制一个有限度的斐波那契数列的曲线？
数列长度限定在9.
斐波那契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列主要考察递归的调用。我们一般都知道定义
}
剩余的工作就是利用canvas arc方法进行曲线绘制了
nofollow">DEMO
Q7 找出下列正数组的最大差值比如:
输入 [10,5,7,8,9]
输出 6
这是通过一道题目去测试对于基本的数组的最大值的查找，很明显我们知道，最大差值肯定是一个数组中最大值与最小值的差。
var maxProfit = 0;
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
var currentPrice = arr[i];
minPrice = Math.min(minPrice,currentPrice);
var potentialProfit = currentPrice - minPrice;
maxProfit = Math.max(maxProfit,potentialProfit);}
return maxProfit;
}
Q8 随机生成指定长度的字符串
比如给定 长度 8 输出 4ldkfg9j
Q9 实现类似getElementsByClassName 的功能
自己实现一个函数，查找某个DOM节点下面的包含某个class的所有DOM节点？不允许使用原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函数。
element = elements[i];
if (regex.test(element.className)) {
array.push(element);
}
i += 1;}
return array;
}
Q10 使用JS 实现二叉查找树(Binary Search Tree)
一般叫全部写完的概率比较少，但是重点考察你对它的理解和一些基本特点的实现。 二叉查找树，也称二叉搜索树、有序二叉树（英语：ordered binary tree）是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
- 任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
- 任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
- 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；
- 没有键值相等的节点。二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构，用于构建更为抽象的数据结构，如集合、multiset、关联数组等。
在写的时候需要足够理解二叉搜素树的特点，需要先设定好每个节点的数据结构
树是有节点构成，由根节点逐渐延生到各个子节点，因此它具备基本的结构就是具备一个根节点，具备添加，查找和删除节点的方法.
this.root = null;
}
insert(data) {
let n = new Node(data,null,null);
if (!this.root) {
return this.root = n;
}
let currentNode = this.root;
let parent = null;
while (1) {
parent = currentNode;
if (data < currentNode.data) {
currentNode = currentNode.left;
if (currentNode === null) {
parent.left = n;
break;
}
} else {
currentNode = currentNode.right;
if (currentNode === null) {
parent.right = n;
break;
}
}
}
}
remove(data) {
this.root = this.removeNode(this.root,data)
}
removeNode(node,data) {
if (node == null) {
return null;
}
if (data == node.data) {
// no children node
if (node.left == null && node.right == null) {
return null;
}
if (node.left == null) {
return node.right;
}
if (node.right == null) {
return node.left;
}
let getSmallest = function(node) {
if(node.left === null && node.right == null) {
return node;
}
if(node.left != null) {
return node.left;
}
if(node.right !== null) {
return getSmallest(node.right);
}
}
let temNode = getSmallest(node.right);
node.data = temNode.data;
node.right = this.removeNode(temNode.right,temNode.data);
return node;
} else if (data < node.data) {
node.left = this.removeNode(node.left,data);
return node;
} else {
node.right = this.removeNode(node.right,data);
return node;
}
}
find(data) {
var current = this.root;
while (current != null) {
if (data == current.data) {
break;
}
if (data < current.data) {
current = current.left;
} else {
current = current.right
}
}
return current.data;
}
}
module.exports = BinarySearchTree;
