JavaScript数据结构与算法

本系列文章是作者在B站学习完《数据结构与算法》后，为了进行总结和复习而整理的学习笔记，视频讲解的特别好，给大家安利一波～

一、什么是数据结构？

数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。—中文维基百科

一句话总结：数据结构就是在计算机中，存储和组织数据的方式。

例如：图书馆中存放了很多书籍，怎样摆放图书既能放很多书，还方便取？

其实我们主要思考两个问题

新书怎么插入？
怎么快速对找到指定的书？

如果新书随便摆放，那么在找指定的书时，图书馆那么大，肯定会累死
按照书名的拼音字母顺序排放
1. 新书的插入，按照字母顺序找到位置，然后插入。
2. 书籍的查找：根据字母顺序进行查找
现实生活中，图书馆会先划分类别，然后在对应类别中，根据字母顺序插入，这样查找效率会更高

结论

解决问题方法的效率，根据数据的组织方式有关
计算机中存储的数据量相对于图书馆的书籍来说数据量更大，更多
以什么样的方式，来存储和组织我们的数据才能在使用数据时更加方便呢?
这就是数据结构需要考虑的问题。

常见的数据结构

数组（Aarray）
栈（Stack）
链表（Linked List）
图（Graph）
散列表（Hash）
队列（Queue）
树（Tree）
堆（Heap）
字典（Dictionay）

注意：数据结构与算法与语言无关，常见的编程语言都有直接或间接的使用上述常见的数据结构。

二、什么是算法（Algorithm）？

算法的定义

一个有限指令集，每条指令的描述不依赖于语言
接收一些输入（有些情况下不需要输入）
产生输入
一定在有限步骤之后终止

算法通俗理解：解决问题的办法/步骤逻辑。数据结构的实现，离不开算法。

案例

假如杭州和上海之间有一条高架线，高架线长度是 1,000,000 米，有一天高架线中有一米出现了故障，请你想出一种算法，可以快速定位到处问题的地方。

线性查找
- 从上海的起点开始一米一米的排查，最终一定能找到出问题的线段。
- 但是如果线段在另一头，我们需要排查 1,000,000 次，这是最坏的情况，平均需要 500,000 次。
二分查找
- 从中间位置开始排查，看一下问题出在杭州到中间位置，还是中间到上海的位置。
- 查找对应的问题后，再从中间位置分开，重新锁定一般的路程。
- 最坏的情况，需要多少次可以排查完呢? 最坏的情况是 20 次就可以找到出问题的地方。
- 怎么计算出来的呢? log(1000000, 2)，以 2 位底，1000000 的对数 ≈ 20。

结论：你会发现，解决问题的办法有很多，但是好的算法对比于差的算法，效率天壤之别。

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