考试时允许使用草稿纸，请提前准备纸笔。考试过程中允许上厕所等短暂离开，但请控制离开时间
笔试得分60%一般通过，面试答对80%才能通过
一般过了3道编程，过了1.5就差不多，2就稳了。但是不绝对，有的一道题也会让你面试，有的a了2，也不一定有面试机会
有没有面试机会更多看的是卷的程度，学历能提分
read_line()//将读取至多1024个字符，一定注意看题目字符上限
gets(n)//将读取至多n个字符，当还未达到n个时如果遇到回车或结束符合集：2023年最全前端面试题考点HTML5+CSS3+JS+Vue3+React18+八股文+手写+项目+笔试_参宿7的博客-CSDN博客
目录
正则表达式Regular Expression(RegExp)
选择题总集合={前端，计算机基础（数据库，操作系统，数据结构与算法，计算机网络），行测}；
编程题总集合={常规算法（到具体情景），js手写，Dom操作}
例如：
N0=1+N2
结点i的
|
| 普里姆Prim算法 | 克鲁斯卡Kruskal算法 |
| 共同 | 基于贪心算法 | |
| 特点 | 从顶点开始扩展最小生成树 | 按权递增次序，选择不构成环的边 |
|
T(n) |
O(|V|^2) | O(|E|log2|E|) 堆存放E，每次选最小权值边O(log2|E|) T所有边看成等价类，每次+边，看成求等价类∴并查集描述T， ∴构造T需O(|E|) |
| 适用 | 稠密图 | 稀疏图 |
|
| Dijkstra算法 | Floyd算法 |
| 问题 | 单源最短路径（单起源到各个顶点的最短距离，从源点的临近点开始） | 各个顶点之间的最短路径 |
主串S，长n，模式串T，长m。T在S中首次出现的位置
最坏T(n)=O(m*n)
abcdeabf（f失配，第next[j]=3个字符c比较）T起点开始，和失配点结束的最大公共前缀
模式匹配过程：
虽KMP的T(n)=O(m+n)，
但实际中BF的T(n)接近O(m+n)，
∴至今采用
只有T中有很多部分匹配，KMP才明显快
场景题千千万，但都是由经典算法变换而来。
优化一般靠牺牲空间换时间
建议养成每句后加;的好习惯
命名方法：名词全部大写
命名规范：使用大写字母和下划线来组合命名，下划线用来分割单词
const MAX_COUNT = 10;命名方法: 小驼峰式命名法
命名规范：前缀为形容词（变量） ，前缀为动词（函数）
let maxCount = 10;
/**
*
* @param n int整型 the n
* @return int整型
*/
function setConut(n){
this.count=n;
return n
}类 & 构造函数
命名方法：大驼峰式命名法，首字母大写。
命名规范：前缀为名称。
class Person {
private _name: string;
constructor() { }
// 公共方法
getName() {
return this._name;
}
// 公共方法
setName(name) {
this._name = name;
}
}
const person = new Person();
person.setName('mervyn');
person.getName(); // ->mervyn
<!-- 注释 -->
p{
color: #ff7000; /*字体颜色设置*/
height：30px; /*段落高度设置*/
}/*注释*/
//注释
自己构造输入格式，控制返回格式，OJ不会给任何代码，不同的语言有不同的输入输出规范。
readline()获取单行字符串
key：
read_line()//将读取至多1024个字符，一定注意看题目字符上限
gets(n)//将读取至多n个字符，当还未达到n个时如果遇到回车或结束符
printsth(sth, ...)//多个参数时，空格分隔；最后不加回车。
console.log(sth, ...)、print(sth, ...)//多个参数时，空格分隔；最后加回车
line.split(' ').map(Number);//str->arr
arr.push([]);//arr[]->arr[][]//单行输入
while(line=readline()){
//字符数组
var lines = line.split(' ');
//.map(Number)可以直接将字符数组变为数字数组
var lines = line.split(' ').map(Number);
var a = parseInt(lines[0]);//效果等同下面
var b = +lines[1]; //+能将str转换为num
print(a+b);
}
//矩阵的输入
while (line = readline()) {
let nums = line.split(' ');//读取第一行
var row = +nums[0];//第一行的第一个数为行数
var col = +nums[1];//第一行的第二个数为列数
var map = [];//用于存放矩阵
for (let i = 0; i < row; i++) {
map.push([]);
let mapline = readline().split(' ');
for (let j = 0; j < col; j++) {
map[i][j] = +mapline[j];
}
}
}
华为只可以采用Javascript(Node)
模板1
var readline = require('readline')
// 创建读取行接口对象
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout
})
单行
//监听换行，接受数据
rl.on('line', function(line) {
//line为输入的单行字符串，split函数--通过空格将该行数据转换为数组。
var arr= line.split(' ')
//数组arr的每一项都是字符串格式，如果我们需要整型，则需要parseInt将其转换为数字
console.log(parseInt(arr[0]) + parseInt(arr[1]));
})
多行
const inputArr = [];//存放输入的数据
rl.on('line', function(line){
//line是输入的每一行，为字符串格式
inputArr.push(line.split(' '));//将输入流保存到inputArr中（注意为字符串数组）
}).on('close', function(){
console.log(fun(inputArr))//调用函数并输出
})
//解决函数
function fun() {
xxxxxxxx
return xx
}
模板2
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();
const readline = async () => (await iter.next()).value;
void async function () {
// Write your code here
while(line = await readline()){
let tokens = line.split(' ');
let a = parseInt(tokens[0]);
let b = parseInt(tokens[1]);
console.log(a + b);
}
}()let a=[1,2,3];
console.log(a.toString()); //1,2,3 arr->str
console.log(a.join(' ')); // 1 2 3 arr->str
console.log(...a); // 1 2 3 展开运算符...只需要实现函数核心功能并返回结果，无须处理输入输出
例如力扣上是核心代码模式，就是把要处理的数据都已经放入容器里，可以直接写逻辑
按位异或，相同为0，不同为1
运算法则：
1.交换律（随便换像乘一样）：a ^ b ^ c === a ^ c ^ b
2.任何数于0异或为任何数 0 ^ n === n
3.相同的数异或为0: n ^ n === 0
//e=2.718281828459045
Math.E;
//绝对值
Math.abs()
//基数（base）的指数（exponent）次幂，即 base^exponent。
Math.pow(base, exponent)
//max,min不支持传递数组
Math.max(value0, value1, /* … ,*/ valueN)
Math.max.apply(null,array)
apply会将一个数组装换为一个参数接一个参数
null是因为没有对象去调用这个方法,只需要用这个方法运算
//取整
Math.floor() 向下取一个整数（floor地板）
Math.ceil(x) 向上取一个整数（ceil天花板）
Math.round() 返回一个四舍五入的值
Math.trunc() 直接去除小数点后面的值0B，0O为ES6新增
0B）的数值，出现0,1以外的数字会报错（b：binary）0O）的数值，或者是以0后面再跟一个数字（0-7）。如果超出了前面所述的数值范围，则会忽略第一个数字0，视为十进制数（o：octonary）特殊值：
var result = Number.MAX_VALUE + Number.MAX_VALUE;
console.log(isFinite(result)); //falsetypeof NaN // 'number' ---NaN不是独立的数据类型，而是一个特殊数值，它的数据类型依然属于NumberNaN === NaN // false ---NaN不等于任何值，包括它本身(1 / +0) === (1 / -0) // false ---除以正零得到+Infinity，除以负零得到-Infinity，这两者是不相等的科学计数法：
对于那些极大极小的数值，可以用e表示法（即科学计数法）表示的浮点数值表示。
等于e前面的数值乘以10的指数次幂
numObj.toFixed(digits)//用定点表示法来格式化一个数值
function financial(x) {
return Number.parseFloat(x).toFixed(2);
}
console.log(financial(123.456));
// Expected output: "123.46"
console.log(financial(0.004));
// Expected output: "0.00"
console.log(financial('1.23e+5'));
// Expected output: "123000.00"
取余是数学中的概念，
取模是计算机中的概念，
两者都是求两数相除的余数
1.当两数符号相同时，结果相同，比如：7%4 与 7 Mod 4 结果都是3
2.当两数符号不同时，结果不同，比如 (-7)%4=-3和(-7)Mod4=1
取余运算，求商采用fix 函数，向0方向舍入，取 -1。因此 (-7) % 4 商 -1 余数为 -3
取模运算，求商采用 floor 函数，向无穷小方向舍入，取 -2。因此 (-7) Mod 4 商 -2 余数为 1
key：((n % m) + m) % m;
Number.prototype.mod = function(n) {
return ((this % n) + n) % n;
}
// 或
function mod(n, m) {
return ((n % m) + m) % m;
}保存键值对，任何值（对象或者基本类型）都可以作为一个键或一个值。
Map的键可以是任意值，包括函数、对象或任意基本类型。
object的键必须是一个String或是Symbol 。
const contacts = new Map()
contacts.set('Jessie', {phone: "213-555-1234", address: "123 N 1st Ave"})
contacts.has('Jessie') // true
contacts.get('Hilary') // undefined
contacts.delete('Jessie') // true
console.log(contacts.size) // 1
function logMapElements(value, key, map) {
console.log(`m[${key}] = ${value}`);
}
new Map([['foo', 3], ['bar', {}], ['baz', undefined]])
.forEach(logMapElements);
// Expected output: "m[foo] = 3"
// Expected output: "m[bar] = [object Object]"
// Expected output: "m[baz] = undefined"
值的集合，且值唯一
let setPos = new Set();
setPos.add(value);//Boolean
setPos.has(value);
setPos.delete(value);
function logSetElements(value1, value2, set) {
console.log(`s[${value1}] = ${value2}`);
}
new Set(['foo', 'bar', undefined]).forEach(logSetElements);
// Expected output: "s[foo] = foo"
// Expected output: "s[bar] = bar"
// Expected output: "s[undefined] = undefined"//创建字符串
//join() 方法将一个数组（或一个类数组对象）的所有元素连接成一个字符串并返回这个字符串，用逗号
或指定的分隔符字符串分隔。如果数组只有一个元素，那么将返回该元素而不使用分隔符。
Array.join()
Array.join(separator)
//################创建数组：
//伪数组转成数组
Array.from(arrayLike, mapFn)
console.log(Array.from('foo'));
// Expected output: Array ["f", "o", "o"]
console.log(Array.from([1, 2, 3], x => x + x));
// Expected output: Array [2, 4, 6]
console.log( Array.from({length:3},(item, index)=> index) );// 列的位置
// Expected output:Array [0, 1, 2]
//################原数组会改变：
arr.reverse()//返回翻转后的数组
// 无函数
arr.sort()//默认排序顺序是在将元素转换为字符串，然后比较它们的 UTF-16
// 比较函数
arr.sort(compareFn)
function compareFn(a, b) {
if (在某些排序规则中，a 小于 b) {
return -1;
}
if (在这一排序规则下，a 大于 b) {
return 1;
}
// a 一定等于 b
return 0;
}
//升序
function compareNumbers(a, b) {
return a - b;
}
//固定值填充
arr.fill(value)
arr.fill(value, start)
arr.fill(value, start, end)
//去除
array.shift() //从数组中删除第一个元素，并返回该元素的值。
array.pop() //从数组中删除最后一个元素，并返回该元素的值。此方法会更改数组的长度。
array.push() //将一个或多个元素添加到数组的末尾，并返回该数组的新长度
//unshift() 方法将一个或多个元素添加到数组的开头，并返回该数组的新长度
array.unshift(element0, element1, /* … ,*/ elementN)
//粘接，通过删除或替换现有元素或者原地添加新的元素来修改数组，并以数组形式返回被修改的内容。
array.splice(start)
array.splice(start, deleteCount)
array.splice(start, deleteCount, item1)
array.splice(start, deleteCount, item1, item2...itemN)
//################原数组不会改变：
//切片，浅拷贝（包括 begin，不包括end）。
array.slice()
array.slice(start)
array.slice(start, end)
//展平，按照一个可指定的深度递归遍历数组，并将所有元素与遍历到的子数组中的元素合并为一个新数组返回。
array.flat()//不写参数默认一维
array.flat(depth)
//过滤器，函数体 为 条件语句
// 箭头函数
filter((element) => { /* … */ } )
filter((element, index) => { /* … */ } )
filter((element, index, array) => { /* … */ } )
array.filter(str => str .length > 6)
//遍历数组处理
// 箭头函数
map((element) => { /* … */ })
map((element, index) => { /* … */ })
map((element, index, array) => { /* … */ })
array.map(el => Math.pow(el,2))
//map和filter同参
//接收一个函数作为累加器，数组中的每个值（从左到右）开始缩减，最终计算为一个值。
// 箭头函数
reduce((previousValue, currentValue) => { /* … */ } )
reduce((previousValue, currentValue, currentIndex) => { /* … */ } )
reduce((previousValue, currentValue, currentIndex, array) => { /* … */ } )
reduce((previousValue, currentValue) => { /* … */ } , initialValue)
reduce((previousValue, currentValue, currentIndex) => { /* … */ } , initialValue)
array.reduce((previousValue, currentValue, currentIndex, array) => { /* … */ }, initialValue)
//一个“reducer”函数，包含四个参数：
//previousValue：上一次调用 callbackFn 时的返回值。
//在第一次调用时，若指定了初始值 initialValue，其值则为 initialValue，
//否则为数组索引为 0 的元素 array[0]。
//currentValue：数组中正在处理的元素。
//在第一次调用时，若指定了初始值 initialValue，其值则为数组索引为 0 的元素 array[0]，
//否则为 array[1]。
//currentIndex：数组中正在处理的元素的索引。
//若指定了初始值 initialValue，则起始索引号为 0，否则从索引 1 起始。
//array：用于遍历的数组。
//initialValue 可选
//作为第一次调用 callback 函数时参数 previousValue 的值。
//若指定了初始值 initialValue，则 currentValue 则将使用数组第一个元素；
//否则 previousValue 将使用数组第一个元素，而 currentValue 将使用数组第二个元素。
const array1 = [1, 2, 3, 4];
// 0 + 1 + 2 + 3 + 4
const initialValue = 0;
const sumWithInitial = array1.reduce(
(accumulator, currentValue) => accumulator + currentValue,
initialValue
);
console.log(sumWithInitial);
// Expected output: 10str.charAt(index)//获取第n位字符
str.charCodeAt(n)//获取第n位UTF-16字符编码 （Unicode）
String.fromCharCode(num1[, ...[, numN]])//根据UTF编码创建字符串
String.fromCharCode('a'.charCodeAt(0))='a'
str.trim()//返回去掉首尾的空白字符后的新字符串
str.split(separator)//返回一个以指定分隔符出现位置分隔而成的一个数组，数组元素不包含分隔符
const str = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.';
const words = str.split(' ');
console.log(words[3]);
// Expected output: "fox"
str.toLowerCase( )//字符串转小写；
str.toUpperCase( )//字符串转大写；
str.substring(indexStart[, indexEnd]) //提取从 indexStart 到 indexEnd（不包括）之间的字符。
str.substr(start[, length]) //没有严格被废弃 (as in "removed from the Web standards"), 但它被认作是遗留的函数并且可以的话应该避免使用。它并非 JavaScript 核心语言的一部分，未来将可能会被移除掉。
str.indexOf(searchString[, position]) //在大于或等于position索引处的第一次出现。
str.match(regexp)// Expected output: Array
/*
match() 方法可在字符串内检索指定的值，或找到一个或多个正则表达式的匹配。
该方法类似 indexOf() 和 lastIndexOf()，但是它返回指定的值，而不是字符串的位置。
var str = '123123000'
str.match(/\w{3}/g).join(',') // 123,123,000
*/
字符串搜索模式。
/正则表达式主体/修饰符(可选)
RegExp 对象是一个预定义了属性和方法的正则表达式对象
regexp.test(str)返回Bool
regexp.exec(str)返回匹配的子串 或者 null
| i | ignoreCase 执行对大小写不敏感的匹配。 |
| g | global 执行全局匹配（查找所有匹配而非在找到第一个匹配后停止）。 |
\标记下一个字符是特殊字符或文字。例如，"n”和字符"n”匹配。"\n"则和换行字符匹配。
^匹配输入的开头.
$匹配输入的末尾
·匹配除换行字符外的任何单个字符
*匹配前一个字符零或多次。例如，"zo*”与"z”或"zoo”匹配。
+匹配前一个字符一次或多次。例如，"zo+"与"zoo”匹配，但和"z”不匹配。
?匹配前一个字符零或一次。例如，"a?ve?”和"never"中的“"ve”匹配。
x|y 匹配x或y
{n}匹配n次。n是非负整数
{n,} n是一个非负整数。至少匹配n次。例如，"o{2,)"和"Bob”中的"o”不匹配，但和"foooood"中的所有o匹配。"o{1}”与"o+”等效。"o{0,}”和"o*”等效。
{n,m}m和n是非负整数。至少匹配n次而至多匹配 m次。例如，"o{1,3]"和"fooooood”中的前三个o匹配。"o{0,1}”和“o?”等效。
[xyz]匹配括号内的任一字符。例如，"[abc]"和"plain”中的"a”匹配。
[^xyz]匹配非括号内的任何字符。例如，"[^abc]"和“plain”中的"p”匹配。
[a-z]字符范围。和指定范围内的任一字符匹配。例如，"[a-z]”匹配"a"到"z"范围内的任一小写的字母表字符。
[^m-z]否定字符范围。匹配不在指定范围内的任何字符。例如，"[m-z]”匹配不在"m"到"z"范围内的任何字符。
助记：digital
\d匹配数字字符。等价于[0-9]。
\D匹配非数字字符。等价于[^0-9]。
助记：space
\s匹配任何空白，包括空格、制表、换页等。与"[ \fn\rlt\v]”等效。
\S匹配任何非空白字符。与"[^ \fn\rlt\v]”等效。
\w匹配包括下划线在内的任何字字符。与"[A-Za-z0-9_]”等效。
\W匹配任何非字字符。与"[^A-Za-z0-9_]”等效。
URL结构一般包括协议、主机名、主机端口、路径、请求信息、哈希
域名中只能包含以下字符
1. 26个英文字母
2. "0，1，2，3，4，5，6，7，8，9"十个数字
3. "-"(英文中的连词号，但不能是第一个字符)
https://www.bilibili.com/video/BV1F54y1N74E/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=6fd32175adc98c97cd87300d3aed81ea
//开始: ^
//协议: http(s)?:/\/\
//域名: [A-z0-9]+-[A-z0-9]+|[A-z0-9]+
//顶级域名 如com cn,2-6位: [A-z]{2,6}
//端口 数字: (\d+)?
//路径 任意字符 如 /login: (\/.+)?
//哈希 ? 和 # ，如?age=1: (\?.+)?(#.+)?
//结束: $
// https:// www.bilibili com /video/BV1F54y1N74E ?spm..
/^(http(s)?:\/\/)?(([A-z0-9]+-[A-z0-9]+|[A-z0-9]+)\.)+([A-z]{2,6})(:\d+)?(\/.+)?(\?.+)?(#.+)?$/.test(url)
key：遍历链表，判断相邻结点是否相等，若结点为空，则false，若相等，则true
function ListNode(x){
this.val = x;
this.next = null;
}
/**
*
* @param head ListNode类
* @return bool布尔型
*/
function hasCycle( head ) {
// write code here
if(!head || !head.next){return false}
let fast = head.next
let slow = head
while(slow !== fast){
if(!fast || !fast.next){
return false
}
fast = fast.next.next
slow = slow.next
}
return true
}
module.exports = {
hasCycle : hasCycle
};序列化二叉树，key：
function TreeNode(x) {
this.val = x;
this.left = null;
this.right = null;
}
//反序列化二叉树：tree->str 把一棵二叉树按照某种遍历方式的结果以某种格式保存为字符串
function Serialize(pRoot, arr = []) {
if (!pRoot) {
arr.push("#");
return arr;
} else {
arr.push(pRoot.val);//注意是val。而不是root
Serialize(pRoot.left, arr);
Serialize(pRoot.right, arr);
}
return arr;
}
//序列化二叉树：str->tree 根据字符串结果str，重构二叉树
function Deserialize(s) {
//转换为数组
let arr = Array.isArray(s) ? s : s.split("");
//取出val
let a = arr.shift();
//构建二叉树结点
let node = null;
if (typeof a === "number") {
//还有可能等于#
node = new TreeNode(a);
node.left = Deserialize(arr);
node.right = Deserialize(arr);
}
return node;
}
module.exports = {
Serialize: Serialize,
Deserialize: Deserialize,
};
入栈：中右左
出栈：中左右
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val, left, right) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number[]}
*/
var preorderTraversal = function(root) {
let stack=[]
let res = []
let cur = null;
if(!root) return res;
root&&stack.push(root)
while(stack.length){
cur = stack.pop()
res.push(cur.val)
cur.right&&stack.push(cur.right)
cur.left&&stack.push(cur.left)
}
return res
};
指针的遍历来帮助访问节点，栈则用来处理节点上的元素。
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val, left, right) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number[]}
*/
var inorderTraversal = function(root) {
let stack = []
let res = []
let cur = root
while(cur||stack.length){
if(cur){
stack.push(cur)
cur = cur.left
} else {
cur = stack.pop()
res.push(cur.val)
cur = cur.right
}
}
return res
};
和前序遍历不同：
入栈：中左右
出栈：中右左
rever出栈：左右中
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val, left, right) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number[]}
*/
var postorderTraversal = function(root) {
let stack = []
let res = []
let cur = root
if(!root) return res
stack.push(root)
while(stack.length){
cur = stack.pop()
res.push(cur.val)
cur.left&&stack.push(cur.left)
cur.right&&stack.push(cur.right)
}
return res.reverse()
};
/*
* function TreeNode(x) {
* this.val = x;
* this.left = null;
* this.right = null;
* }
*/
/**
*
* @param root TreeNode类
* @return int整型二维数组
*/
function levelOrder(root) {
// write code here
if (root == null) {
return [];
}
const arr = [];
const queue = [];
queue.push(root);
while (queue.length) {
const preSize = queue.length;
const floor = [];//当前层
for (let i = 0; i < preSize; ++i) {
const v = queue.shift();
floor.push(v.val);
v.left&&queue.push(v.left);
v.right&&queue.push(v.right);
}
arr.push(floor);
}
return arr;//[[1],[2,3]]
}
module.exports = {
levelOrder: levelOrder,
};
/* function TreeNode(x) {
this.val = x;
this.left = null;
this.right = null;
} */
let flag = true;
function deep(left, right) {
if (!left && !right) return true; //可以两个都为空
if (!right||!left|| left.val !== right.val) {//只有一个为空或者节点值不同，必定不对称
return false;
}
return deep(left.left, right.right) && deep(left.right, right.left); //每层对应的节点进入递归比较
}
function isSymmetrical(pRoot) {
return deep(pRoot, pRoot);
}
module.exports = {
isSymmetrical: isSymmetrical,
};
完全二叉树：叶子节点只能出现在最下层和次下层，且最下层的叶子节点集中在树的左部。
/*
* function TreeNode(x) {
* this.val = x;
* this.left = null;
* this.right = null;
* }
*/
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
*
*
* @param root TreeNode类
* @return bool布尔型
*/
function isCompleteTree(root) {
// write code here
if (root == null) return true;
const queue = [];
queue.push(root);
let flag = false; //是否遇到空节点
while (queue.length) {
const node = queue.shift();
if (node == null) {
//如果遇到某个节点为空，进行标记，代表到了完全二叉树的最下层
flag = true;
continue;
}
if (flag == true) {
//若是后续还有访问，则说明提前出现了叶子节点，不符合完全二叉树的性质。
return false;
}
queue.push(node.left);
queue.push(node.right);
}
return true;
}
module.exports = {
isCompleteTree: isCompleteTree,
};
平衡二叉树是左子树的高度与右子树的高度差的绝对值小于等于1，同样左子树是平衡二叉树，右子树为平衡二叉树。
/* function TreeNode(x) {
this.val = x;
this.left = null;
this.right = null;
} */
function IsBalanced_Solution(pRoot)
{
if(!pRoot) return true;
// write code here
return (Math.abs(getMaxDepth(pRoot.left) - getMaxDepth(pRoot.right)) <=1) && IsBalanced_Solution(pRoot.left) && IsBalanced_Solution(pRoot.right)
}
function getMaxDepth(root) {
if(!root) return 0;
return Math.max(getMaxDepth(root.left)+1,getMaxDepth(root.right)+1)
}
module.exports = {
IsBalanced_Solution : IsBalanced_Solution
};先序遍历
/*
* function TreeNode(x) {
* this.val = x;
* this.left = null;
* this.right = null;
* }
*/
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
*
*
* @param pRoot TreeNode类
* @return TreeNode类
*/
function Mirror( pRoot ) {
function traversal(root){
if(root===null) return ;
//交换左右孩子
let temp = root.left;
root.left = root.right;
root.right = temp;
traversal(root.left);
traversal(root.right);
return root;
}
return traversal(pRoot);
// write code here
}
module.exports = {
Mirror : Mirror
};如果从两个节点往上找，每个节点都往上走，一直走到根节点，那么根节点到这两个节点的连线肯定有相交的地方，
如果从上往下走，那么最后一次相交的节点就是他们的最近公共祖先节点。
/*
* function TreeNode(x) {
* this.val = x;
* this.left = null;
* this.right = null;
* }
*/
/**
*
* @param root TreeNode类
* @param o1 int整型
* @param o2 int整型
* @return int整型
*/
function dfs(root, o1, o2) {
if (root == null || root.val == o1 || root.val == o2) {
return root;
}
//递归遍历左子树
let left = dfs(root.left, o1, o2);
//递归遍历右子树
let right = dfs(root.right, o1, o2);
//如果left、right都不为空，那么代表o1、o2在root的两侧，所以root为他们的公共祖先
if (left && right) return root;
//如果left、right有一个为空，那么就返回不为空的那一个
return left != null ? left : right;
}key：
//pid：parent id
let arr = [
{ id: 1, name: '部门1', pid: 0 },
{ id: 2, name: '部门2', pid: 1 },
{ id: 3, name: '部门3', pid: 1 },
{ id: 4, name: '部门4', pid: 3 },
{ id: 5, name: '部门5', pid: 4 },
]
// // 上面的数据转换为 下面的 tree 数据
// [
// {
// "id": 1,
// "name": "部门1",
// "pid": 0,
// "children": [
// {
// "id": 2,
// "name": "部门2",
// "pid": 1,
// "children": []
// },
// {
// "id": 3,
// "name": "部门3",
// "pid": 1,
// "children": [
// {
// id: 4,
// name: '部门4',
// pid: 3,
// "children": [
// {
// id: 5,
// name: '部门5',
// pid: 4,
// "children": []
// },
// ]
// },
// ]
// }
// ]
// }
// ]
function tree(items) {
// 1、声明一个数组和一个对象 用来存储数据
let arr = []
let obj = {}
// 2、给每条item添加children ，并连带一起放在obj对象里
for (let item of items) {
obj[item.id] = { ...item, children: [] }
}
// 3、for of 逻辑处理
for (let item of items) {
// 4、把数据里面的id 取出来赋值 方便下一步的操作
let id = item.id
let pid = item.pid
// 5、根据 id 将 obj 里面的每一项数据取出来
let treeitem = obj[id]
// 6、如果是第一项的话 吧treeitem 放到 arr 数组当中
if (pid === 0) {
// 把数据放到 arr 数组里面
arr.push(treeitem)
} else {
// 如果没有 pid 找不到 就开一个 obj { }
if (!obj[pid]) {
obj = {
children: []
}
}
// 否则给它的 obj 根基 pid（自己定义的下标） 进行查找 它里面的children属性 然后push
obj[pid].children.push(treeitem)
}
}
// 返回处理好的数据
return arr
}
console.log(tree(arr))
要求将数组参数中的多维数组扩展为一维数组并返回该数组。
数组参数中仅包含数组类型和数字类型
function flatten(arr){
// toString() + split() 实现
return arr.toString().split(',').map(item => Number(item));
// reduce 实现
// return arr.reduce((target, item) => {
// return target.concat(Array.isArray(item) ? flatten(item) : item);
// }, [])
// join() + split() 实现
// return arr.join(',').split(',').map(item => Number(item));
// 递归实现
// let res = [];
// arr.forEach(item => {
// if (Array.isArray(item)) {
// res = res.concat(flatten(item))
// } else {
// res.push(item);
// }
// });
// return res;
// 扩展运算符实现
// while(arr.some(item => Array.isArray(item))){
// arr = [].concat(...arr);
// }
// return arr;
// flat()实现（这里不支持使用）
// return arr.flat(Infinity);
}快速排序的基本思想是通过分治来使一部分均比另一部分小（大）再使两部分重复该步骤而实现有序的排列。核心步骤有：
key：
const _quickSort = array => {
if(array.length <= 1) return array
var pivotIndex = Math.floor(array.length / 2)
var pivot = array.splice(pivotIndex, 1)[0]
var left = []
var right = []
for (var i=0 ; i<array.length ; i++){
if (array[i] < pivot) {
left.push(array[i])
} else {
right.push(array[i])
}
}
return _quickSort(left).concat([pivot], _quickSort(right))
}
思想：两个/两个以上有序表 合并成 新 有序表
function mergesort(arr){
if(arr.length<2)return arr
let len=arr.length
let mid=parseInt(len/2)
let l1=arr.slice(0,mid)
let r1=arr.slice(mid,len)
let mergeleft=mergesort(l1)
let mergeright=mergesort(r1)
return merge(mergeleft,mergeright)
function merge(left,right){
let res=[]
while(left.length!=0 &&right.length!=0){
if(left[0]<=right[0]){
res.push(left.shift())
}else{
res.push((right.shift()))
}
}
if(left.length){
res=res.concat(left)
}
if(right.length){
res=res.concat(right)
}
return res
}
}1.首先将待排序的数组构造成一个大根堆，此时，整个数组的最大值就是堆结构的顶端
2.将顶端的数与末尾的数交换，此时，末尾的数为最大值，剩余待排序数组个数为n-1
3.将剩余的n-1个数再构造成大根堆，再将顶端数与n-1位置的数交换，如此反复执行，便能得到有序数组
注意:升序用大根堆，降序就用小根堆(默认为升序)
key：
headAdjust：
buildHeap：//从最后一棵子树开始,从后往前调整
//每次调整,从上往下调整
//调整为大根堆
function headAdjust(arr, start, end){
//将当前节点值进行保存
var tmp = arr[start];
//遍历孩子结点
for (var i = 2 * start + 1; i <= end; i = i * 2 + 1)
{
if (i < end && arr[i] < arr[i-1])//有右孩子并且左孩子小于右孩子
{
i--;//i一定是左右孩子的最大值
}
if (arr[i] > tmp)
{
arr[start] = arr[i];
start = i;
}
else
{
break;
}
}
arr[start] = tmp ;
}
}
//构建堆
function buildHeap(arr){
//从最后一棵子树开始,从后往前调整
for(var i= Math.floor(arr.length/2) ; i>=0; i--){
headAdjust(arr, i, arr.length);
}
}
function heapSort(arr){
//构建堆
buildHeap(arr);
for(var i=arr.length-1; i>0; i--){
//最大元素保存于尾部，并且不参与后面的调整
var swap = arr[i];
arr[i] = arr[0];
arr[0] = swap;
//进行调整，将最大元素调整至堆顶
headAdjust(arr, 0, i);
}
}
如果不能成功，那么返回的时候我们就还要把这个位置还原。这就是回溯算法，也是试探算法。
通过回溯剪枝。修剪掉有当前元素的path，最后保留与原字符串长度相等的所有元素。
key：
const _permute = string => {
const res = [];
const backtrace = path => {
if(path.length == string.length){
res.push(path);
return;
}
for(const item of string) {
if(path.includes(item)) continue;
backtrace(path + item);
}
};
backtrace('');
return res;
}
N 皇后问题是指在 n * n 的棋盘上要摆 n 个皇后，
要求：任何两个皇后不同行，不同列也不在同一条斜线上，
求给一个整数 n ，返回 n 皇后的摆法数。
要求：空间复杂度 O(1) ，时间复杂度O(n!)
arr [0,1,2,3,...,n-1]arr n个皇后的列位置
res n皇后排列结果
ruler 记录对应的列位置是否已经占用（也是是否有皇后），如果有，那么设为1，没有设为0
setPos 哈希集合，标记正斜线（从左上到右下）位置，如果在相同正斜线上，坐标(x,y)满足 y-x 都相同
setCon 哈希集合，标记反正斜线（从y右上到左下）位置，如果在相同反斜线上，坐标(x,y)满足 x+y 都相同
是否在同一斜线上，其实就是这两个点的所形成的斜线的斜率是否为±1。点P(a,b) ，点Q(c,d)
（1）斜率为1 (d-b)/(c-a) = 1，横纵坐标之差相等
（2）斜率为-1 (d-b)/(c-a) = -1 ，等式两边恒等变形 a+b = c + d ，横纵坐标之和相等
/**
*
* @param n int整型 the n
* @return int整型
*/
function Nqueen(n) {
let res = []; //二维数组，存放每行Q的列坐标
let isQ = new Array(n).fill(0); //记录该列是否有Q
let setPos = new Set(); //标记正对角线
let setCon = new Set(); // 标记反对角线
//给当前row找一个col
const backTrace = (row, path) => {
if (path.length === n) {
res.push(path);
return;
}
for (let col = 0; col < n; col++) {
if (
isQ[col] == 0 &&
!setPos.has(row - col) &&
!setCon.has(row + col)
) {
path.push(col);
isQ[col] = 1;
setPos.add(row - col);
setCon.add(row + col);
backTrace(row + 1, path);
path.pop();
isQ[col] = 0;
setPos.delete(row - col);
setCon.delete(row + col);
}
}
};
backTrace(0, []);
return res.length;
}
module.exports = {
Nqueen: Nqueen,
};
用来解决一类最优化问题的算法思想。考虑最简单的情况，以及下一级情况和它的关系
简单来说，动态规划将一个复杂的问题分解成若干个子问题，通过综合子问题的最优解来得到原问题的最优解。需要注意的是，动态规划会将每个求解过的子问题的解记录下来，这样
一般可以使用递归或者递推的写法来实现动态规划，其中递归写法在此处又称作记忆化搜索。
function F(n){
if(n= 0||n== 1) return 1;
else return F(n-1)+F(n-2);
}
dp[n]=-1表示F(n)当前还没有被计算过
function F(n) {
if(n == 0lIn-1) return 1;//递归边界
if(dp[n] != -1) return dp[n]; //已经计算过，直接返回结果，不再重复计算else {
else dp[n] = F(n-1) + F(n-2); 1/计算F(n)，并保存至dp[n]
return dp [n];//返回F(n)的结果
}
第i层有i个数字。现在要从第一层走到第n层，最后将路径上所有数字相加后得到的和最大是多少?
dp[i][j]表示从第i行第j个数字出发到达最底层的所有路径中能得到的最大和
dp[i][i]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j+1])+f[i][j]
Longest Common Subsequence：子序列可以不连续
“sadstory”与“adminsorry”最长公共子序列为“adsory”
dp[i][j]表示字符串A的i号位和字符串B的j号位之前的LCS 长度下标从1开始)
dp[i][j]表示S[i]至S[j]所表示的子串是否是回文子串，是则为1，不是为0
mxn矩阵 a，从左上角开始每次只能向右或者向下走，最后到达右下角的位置，路径上所有的数字累加起来就是路径和，输出所有的路径中最小的路径和。
dp[i][j]代表i到j的最短路径
求解子问题时的状态转移方程：从「上一状态」到「下一状态」的递推式。
dp[i, j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + matrix[i][j]
JavaScript中没有二维数组的概念，但是可以设置数组元素的值等于数组
key：
function minPathSum(matrix) {
var row = matrix.length,
col = matrix[0].length;
var dp = new Array(row).fill(null).map(() => new Array(col).fill(0));
dp[0][0] = matrix[0][0]; // 初始化左上角元素
// 初始化第一行
for (var i = 1; i < col; i++) dp[0][i] = dp[0][i - 1] + matrix[0][i];
// 初始化第一列
for (var j = 1; j < row; j++) dp[j][0] = dp[j - 1][0] + matrix[j][0];
// 动态规划
for (var i = 1; i < row; i++) {
for (var j = 1; j < col; j++) {
dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + matrix[i][j];
}
}
return dp[row - 1][col - 1]; // 右下角元素结果即为答案
}有n件物品,每件物品的重量为w[i],价值为c[j]。现有一个容量为V的背包，问如何选取物品放入背包，使得背包内物品的总价值最大。其中每种物品都只有1件。
dp[i][v]表示前i件物品(1≤i≤n, 0≤v≤V)恰好装入容量为v的背包中所能获得的最大价值。
这样修改对应到图中可以这样理解:v的枚举顺序变为从右往左，dp[i][v]右边的部分为刚计算过的需要保存给下一行使用的数据，而dp[i][v]左上角的阴影部分为当前需要使用的部分。将这两者结合一下，即把 dp[i][v]左上角和右边的部分放在一个数组里，每计算出一个dp[i][v]，就相当于把 dp[i - 1][v]抹消，因为在后面的运算中 dp[i- 1][v]再也用不到了。我们把这种技巧称为滚动数组。
特别说明:
如果是用二维数组存放，v的枚举是顺序还是逆序都无所谓;
如果使用一维数组存放,则v的枚举必须是逆序!
与01背包问题不同的是其中每种物品都有无数件。
写成一维形式之后和01背包完全相同，唯一的区别在于这里v的枚举顺序是正向枚举，而01背包的一维形式中v必须是逆向枚举。
空间换时间,即当读入的数为x时，就令hashTable[x]=true(说明: hashTable数组需要初始化为false，表示初始状态下所有数都未出现过)。
const format = (n) => {
let num = n.toString() // 拿到传进来的 number 数字 进行 toString
let len = num.length // 在拿到字符串的长度
// 当传进来的结果小于 3 也就是 千位还把结果返回出去 小于3 不足以分割
if (len < 3) {
return num
} else {
let render = len % 3 //传入 number 的长度 是否能被 3 整除
console.log(render)
if (render > 0) { // 说明不是3的整数倍
return num.slice(0, render) + ',' + num.slice(render, len).match(/\d{3}/g).join(',')
} else {
return num.slice(0, len).match(/\d{3}/g).join(',')
}
}
}
let str = format(298000)
console.log(str)
我想将html转换为纯文本。不过，我不想只删除标签，我想智能地保留尽可能多的格式。为插入换行符标签，检测段落并格式化它们等。输入非常简单，通常是格式良好的html(不是整个文档，只是一堆内容，通常没有anchor或图像)。我可以将几个正则表达式放在一起，让我达到80%，但我认为可能有一些现有的解决方案更智能。 最佳答案 首先，不要尝试为此使用正则表达式。很有可能你会想出一个脆弱/脆弱的解决方案，它会随着HTML的变化而崩溃，或者很难管理和维护。您可以使用Nokogiri快速解析HTML并提取文本:require'nokogiri'h
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我正在使用puppet为ruby程序提供一组常量。我需要提供一组主机名，我的程序将对其进行迭代。在我之前使用的bash脚本中，我只是将它作为一个puppet变量hosts=>"host1,host2"我将其提供给bash脚本作为HOSTS=显然这对ruby不太适用——我需要它的格式hosts=["host1","host2"]自从phosts和putsmy_array.inspect提供输出["host1","host2"]我希望使用其中之一。不幸的是，我终其一生都无法弄清楚如何让它发挥作用。我尝试了以下各项:我发现某处他们指出我需要在函数调用前放置“function_”……这
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
给定一个复杂的对象层次结构，幸运的是它不包含循环引用，我如何实现支持各种格式的序列化？我不是来讨论实际实现的。相反，我正在寻找可能会派上用场的设计模式提示。更准确地说:我正在使用Ruby，我想解析XML和JSON数据以构建复杂的对象层次结构。此外，应该可以将该层次结构序列化为JSON、XML和可能的HTML。我可以为此使用Builder模式吗？在任何提到的情况下，我都有某种结构化数据-无论是在内存中还是文本中-我想用它来构建其他东西。我认为将序列化逻辑与实际业务逻辑分开会很好，这样我以后就可以轻松支持多种XML格式。 最佳答案 我最
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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