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浅谈常见数据结构和算法的应用系列(一)

近来有小伙伴问我:刷leetcode真的有用吗,觉得收益很小,越刷越迷茫了… 诚然每个人刷题的目的不一样,233酱还不是为了能水几篇文章… 当然不止。我觉得刷题是一件有意思的事,就像小猫小狗咬自己尾巴,玩弄的不亦乐乎。比喻可能不太恰当,是有种沉迷小游戏的感觉。 可是在艰难打野的过程中,我们不要忘了,最重要的是: 了解每种技能包的特点,适合解决的问题和场景。在特定实战场景下能够使用特定的技能包,自创技能包。这才是武功的至高境界。 装X结束,浅谈开始。。 数据结构是指:一种数据组织、管理和存储的格式,它可以帮助我们实现对数据高效的访问和修改。 数据结构 = 数据元素 + 元素之间的结构。 如果说数据结构是造大楼的骨架,算法就是具体的造楼流程。流程不同,效率资源不同。我会两者结合简单探讨下他们的特点和应用。 常见的数据结构可分为:线性结构、树形结构 和 图状结构。 常见的算法有:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法等。 本文从 线性数据结构、递归 和 排序算法 谈起。 线性结构 线性结构:是指数据排成像一条线一样的结构。每个元素结点最多...

JavaScript代码是如何被执行的

基本概念 编译器,解释器 抽象语法树 字节码和机器码 编译器和解释器 计算机不能直接理解高级语言,只能直接理解机器语言,所以必须要把高级语言翻译成机器语言,计算机才能执行高级语言编写的程序。根据语言的执行流程,可以把语言分成编译型语言和解释型语言。 编译型语言:程序在执行之前需要一个专门的编译过程,把程序编译成 为机器语言的文件,运行时不需要重新翻译,直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高,依赖编译器,跨平台性差些。如C、C++、go等. 解释型语言: 程序不需要编译,程序在运行时才翻译成机器语言(所以执行前需要环境中安装了解释器),每执行一次都要翻译一次。因此效率比较低。效率比较低,依赖解释器,跨平台性好。 编译型与解释型,两者各有利弊, 不能一概而论。前者由于程序执行速度快,同等条件下对系统要求较低,因此像开发操作系统、大型应用程序、数据库系统等时都采用它,像C/C++、Pascal/Object Pascal(Delphi)等都是编译语言,而一些网页脚本、服务器脚本及辅助开发接口这样的对速度要求不高、对不同系统平台间的兼容性有一定要求的程序则通常使用解释性语言,如JavaScr...

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