前端面试常见基础算法

一、数组与字符串处理

1. 两数之和（哈希表）
   题目：找出数组中两数之和等于目标值的索引。
   代码示例（时间复杂度 O(n)）：

   const twoSum = (nums, target) => {
     const map = new Map();
     for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
       const complement = target - nums[i];
       if (map.has(complement)) return [map.get(complement), i];
       map.set(nums[i], i);
     }
   };
   

2. 最长无重复子串（滑动窗口）
   题目：求字符串中最长不重复字符的子串长度。
   代码示例（时间复杂度 O(n)）：

   const lengthOfLongestSubstring = (s) => {
     let map = new Map(), max = 0, left = 0;
     for (let right = 0; right < s.length; right++) {
       if (map.has(s[right])) left = Math.max(left, map.get(s[right]) + 1);
       map.set(s[right], right);
       max = Math.max(max, right - left + 1);
     }
     return max;
   };
   

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二、链表操作

1. 反转链表（迭代法）
   代码示例（空间复杂度 O(1)）：

   function reverseList(head) {
     let prev = null, curr = head;
     while (curr) {
       const next = curr.next;
       curr.next = prev;
       prev = curr;
       curr = next;
     }
     return prev;
   }
   

2. 合并两个有序链表（递归）
   代码示例（时间复杂度 O(m+n)）：

   const mergeTwoLists = (l1, l2) => {
     if (!l1) return l2;
     if (!l2) return l1;
     if (l1.val < l2.val) {
       l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);
       return l1;
     } else {
       l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);
       return l2;
     }
   };
   

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三、排序与搜索

1. 快速排序（分治法）
   代码示例（平均时间复杂度 O(n log n)）：

   const quickSort = (arr) => {
     if (arr.length <= 1) return arr;
     const pivot = arr.pop();
     const left = arr.filter(x => x <= pivot);
     const right = arr.filter(x => x > pivot);
     return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
   };
   

2. 数组扁平化与去重
   代码示例（ES6 语法优化）：

   const flattenAndUnique = (arr) => 
     [...new Set(arr.flat(Infinity))].sort((a, b) => a - b);
   

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四、动态规划与贪心

1. 爬楼梯问题（滚动数组）
   题目：每次爬 1 或 2 阶，到第 n 阶有多少种方法？
   代码示例（时间复杂度 O(n)，空间 O(1)）：

   const climbStairs = (n) => {
     let [a, b] = [1, 1];
     for (let i = 2; i <= n; i++) [a, b] = [b, a + b];
     return b;
   };
   

2. 买卖股票的最佳时机（贪心）
   代码示例（一次遍历）：

   const maxProfit = (prices) => {
     let min = Infinity, max = 0;
     for (const price of prices) {
       min = Math.min(min, price);
       max = Math.max(max, price - min);
     }
     return max;
   };
   

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五、设计类问题

1. 实现 Promise.all
   代码示例（处理异步并发）：

   Promise.myAll = (promises) => {
     return new Promise((resolve, reject) => {
       let results = [], count = 0;
       promises.forEach((p, i) => {
         p.then(res => {
           results[i] = res;
           if (++count === promises.length) resolve(results);
         }).catch(reject);
       });
     });
   };
   

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六、其他高频题

1. 有效括号（栈）
   题目：判断括号字符串是否有效。
2. 二叉树的层序遍历（BFS）
   使用队列实现层级遍历。
3. LRU 缓存（Map + 双向链表）
   实现 O(1) 时间的 get/put 操作。

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考察重点：
• 复杂度分析：需明确时间/空间复杂度，如快速排序的最坏情况是 O(n²)。
• 边界处理：如链表操作中的空指针、数组越界等。
• 代码简洁性：优先使用 ES6+ 语法（如 Map、解构赋值）。
• 前端结合点：如虚拟 DOM Diff 算法、DOM 遍历优化等。

更多完整题目及实现可参考上述来源文档。