如何准备前端面试中的算法与数据结构部分？

🔍 核心策略：

1. 系统梳理基础知识
   • 数据结构：重点掌握线性结构（数组、链表、队列、栈）和非线性结构（树、图、堆）。需熟练各结构的特性（如数组的随机访问 O(1)、链表的动态增删 O(1)）、常见操作和应用场景。
   • 常用算法：
     • 排序算法：快速排序、归并排序、堆排序（时间复杂度分析如快排平均 O(n log n)）。
     • 搜索与遍历：二分查找（O(log n)）、DFS/BFS 及其在树/图中的应用。
     • 高频高阶算法：动态规划（如背包问题）、贪心算法、回溯算法（解决子集/排列问题）。
2. 针对性刷题练习
   • 平台选择：优先刷 LeetCode 前 100 题高频题（如两数之和、反转链表、二叉树遍历），并结合 牛客网实战题。
   • 编码规范：使用 JavaScript/TypeScript 实现算法并注释时空复杂度，例如：

     // 快速排序示例：平均 O(n log n)，最差 O(n²)
     function quickSort(arr) {
       if (arr.length <= 1) return arr;
       const pivot = arr;
       const left = [], right = [];
       for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
         arr[i] < pivot ? left.push(arr[i]) : right.push(arr[i]);
       }
       return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
     }
     

   • 题型分类练习：按标签分组练习（如字符串处理、树操作、动态规划）避免盲目刷题。
3. 深入理解复杂度分析
   • 计算原则：
     • 时间：关注循环嵌套层数（如双重循环 O(n²)）、递归调用次数（如斐波那契数列递归 O(2ⁿ)）。
     • 空间：分析数据结构占用（如递归栈深度）、变量存储规模。
   • 优化方向：通过空间换时间（如哈希表存储）、尾递归消除栈溢出风险。
4. 项目结合与模拟面试
   • 算法应用案例：说明实际项目中如何应用算法（如前端路由用 BFS/DFS 匹配路由、虚拟滚动用堆优化渲染）。
   • 限时模拟面试：用工具（如 Pramp）完成 45 分钟限时编码，强化表达逻辑（先暴力解法 → 再分析优化）。

💎 总结：

• 基础为根（20%） + 高频题练手（50%） + 复杂度与优化思想（30%）。
• 避免硬背：确保理解算法设计意图（如动态规划的状态转移方程），而非单纯记忆代码。