前端如何搞定算法面试?

前言

曾几何时,前端面试开始考一些数据结构与算法题目。

这股风气貌似是字节跳动带起来的,我认为这是好事,因为这会促使更多的前端不再把自己当成切图仔,而是真正的程序员。

字节跳动的面试跟国外公司面试很像,像Google、Facebook其实不太分前后端,都是软件工程师。

我认为这也是正确的职位设定。前端和后端一样需要深入学习数据结构与算法,否则技术之路不会走得太远(走管理,混关系这条路暂且不讨论)。随便举一些前端知识点吧!

前端里的数据结构

如果不了解栈,那么 js 函数堆栈的机制能彻底搞清楚?你能把所有的函数递归用栈改写吗?能理解函数调用过程中的空间复杂度吗?

如果不了解队列,能理解 js 异步中的 task queue吗?

如果不了解链表,能理解 js 的引用类型、指针、原型链吗?

如果不了解字典, 写的 js 代码里该不会都是 if else?

如果不了解树,如何遍历json里的每个字段?如何渲染树插件?如何处理城市级联?

前端跨界

上面说的这些还都是最简单的数据结构知识,当你哪天发现纯前端一抓一大把,毫无差异化竞争力,这时候你可能想做前端里懂后端的,前端里懂机器学习的,前端里懂业务的,一旦你跳出浏览器,就会发现外面世界好大,一些更神奇的数据结构与算法也都冒出来了。

  • 自然语言处理将文字变为数字,用到了哈希。

  • tensorflow 里的图优化,知识图谱,图数据库,有限状态机里的图……

  • 如果你想从数据中找到最大的几个数,你不会再傻傻地把所有数据排序,而是会用堆来计算。

  • 利用分治构建决策树。

  • ……

随着前端的不断发展,我认为计算机科学和软件工程的底层技术(比如数据结构与算法)会越来越受到前端的重视。而前端圈也会因此变得越来越技术,越来越专业。

那么回到标题,我们该如何搞定算法面试呢?刷题是关键!

正好从朋友那薅到一份**《2021最新版数据结构与算法⾯试题⼿册》**,硬着头皮全部啃完了,不直接看答案,先自己思考,不然很容易忘记,实在不会的看题解,看看别人的解题方法。做完了之后总结思路和常见套路。

1.哈希

  • 请说⼀说,Java中的HashMap的⼯作原理是什么?
  • 介绍⼀下,什么是Hashmap?
  • 讲⼀讲,如何构造⼀致性哈希算法。
  • 请谈⼀谈,hashCode() 和equals() ⽅法的重要性体现在什么地⽅?

2.⼆叉树

  • 求⼆叉树的最⼤深度
  • 求⼆叉树的最⼩深度
  • 求⼆叉树中节点的个数
  • 求⼆叉树中叶⼦节点的个数
  • 求⼆叉树中第k层节点的个数
  • 判断⼆叉树是否是平衡⼆叉树
  • 判断⼆叉树是否是完全⼆叉树
  • 两个⼆叉树是否完全相同
  • 翻转⼆叉树or镜像⼆叉树
  • 两个⼆叉树是否互为镜像
  • 求两个⼆叉树的最低公共祖先节点

3.链表

  • 谈⼀谈,bucket如果⽤链表存储,它的缺点是什么?
  • 有⼀个链表,奇数位升序偶数位降序,如何将链表变成升序?
  • 如何反转单链表
  • 现在有⼀个单向链表,谈⼀谈,如何判断链表中是否出现了环
  • 随机链表的复制

前端如何搞定算法面试?_第1张图片

4.数组

  • 写⼀个算法,可以将⼀个⼆维数组顺时针旋转90度。
  • ⼀个数组,除⼀个元素外其它都是两两相等,求那个元素?
  • 找出数组中和为S的⼀对组合,找出⼀组就⾏
  • 求⼀个数组中连续⼦向量的最⼤和
  • 寻找⼀数组中前K个最⼤的数

5.排序

  • ⽤Java写⼀个冒泡排序?
  • 介绍⼀下,排序都有哪⼏种⽅法?请列举出来
  • 介绍⼀下,归并排序的原理是什么?
  • 介绍⼀下,堆排序的原理是什么?
  • 谈⼀谈,如何得到⼀个数据流中的中位数
  • 你知道哪些排序算法,这些算法的时间复杂度分别是多少,解释⼀下快排?

6.堆与栈

  • 请你解释⼀下,内存中的栈(stack)、堆(heap) 和静态区(static area) 的⽤法。
  • 说⼀说,heap和stack有什么区别。
  • 最⼩的k个数
  • 滑动窗⼝最⼤值
  • 丑数前
  • 前K个⾼频元素
  • 有效的括号
  • 最⼩栈
  • 柱状图中最⼤的矩形

前端如何搞定算法面试?_第2张图片

7.⾼级算法

  • 请你讲讲LRU算法的实现原理?
  • 为什么要设计 后缀表达式,有什么好处?
  • 请你设计⼀个算法,⽤来压缩⼀段URL?
  • 谈⼀谈,id全局唯⼀且⾃增,如何实现?
  • 最后⼀个单词的⻓度

8.动态规划

  • 斐波那契数
  • 不同路径
  • 爬楼梯
  • 零钱兑换
  • 打家劫舍
  • 编辑距离

前端如何搞定算法面试?_第3张图片

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