【算法面试】leetcode 最常见150 道前端面试题
本文题目选自 LeetCode 精选 TOP 面试题[1]，这些题在自己和同事亲身经历中，确实遇到的几率在百分之80%以上（成都和北京的前端岗位）。
本篇是简单题（下）20题左右，上半部分详见\# 简单题上（22题左右）[2]
二叉树（DFS）
二叉树前中后遍历套路详解
前序遍历题目如下：
root节点是A节点（下图的A节点），然后让你按照下图数字的顺序依次打印出节点。
我们可以看到这其中的规律，就是深度优先遍历，先遍历左子树，再遍历右子树，这里我们不用递归，因为一些大厂严格要求二叉树遍历不用递归，递归太简单了。
重点思路就是：深度优先遍历，先遍历左子树，再遍历右子树，
所以，我们需要一套如何遍历一颗二叉树，并且是先左子树，再右子树的通用模板，如下
var Traversal = function(root) {
const stack = [];
while (root || stack.length){
while(root){
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
root = root.right;
}
return res;
};
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我们结合图片发现这个遍历产生的整体压栈的顺序是
A、B、D入栈， D出栈 B出栈 E入栈 E出栈 A出栈 C入栈 C出栈 F入栈 F出栈
我们把上面入栈的元素按顺序排列一下就是，A、B、D、E、C、F，而这就是前序遍历的顺序！解答完毕！
是不是很有意思，下面的中序遍历，我们看看出栈顺序是不是中序遍历的要求：D、B、E、A、C、F（这就是中序遍历的要求，好了，两个题解决）
放具体前序遍历代码：
var preorderTraversal = function(root) {
// 初始化数据
const res =[];
const stack = [];
while (root || stack.length){
while(root){
res.push(root.val);
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
root = root.right;
}
return res;
};
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中序遍历是一个意思，在前序遍历的基础上改造一下
var preorderTraversal = function(root) {
// 初始化数据
const res =[];
const stack = [];
while (root || stack.length){
while(root){
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
res.push(root.val);
root = root.right;
}
return res;
};
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后序遍历有点不太一样，但是套路是一样的，我们需要先遍历右子树，再遍历左子树，反着来，就可以了，代码如下：
var postorderTraversal = function(root) {
// 初始化数据
const res =[];
const stack = [];
while (root || stack.length){
while(root){
stack.push(root);
res.unshift(root.val);
root = root.right;
}
root = stack.pop();
root = root.left;
}
return res;
};
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对称二叉树
这个题简而言之就是判断一个二叉树是对称的，比如说：
二叉树 [1,2,2,3,4,4,3] 是对称的。
1
/ \
2 2
/ \ / \
3 4 4 3
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但是下面这个 [1,2,2,null,3,null,3] 则不是镜像对称的:
1
/ \
2 2
\ \
3 3
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思路：
递归解决：
判断两个指针当前节点值是否相等 判断 A的右子树与B的左子树是否对称判断 A的左子树与B的右子树是否对称
function isSame(leftNode, rightNode){
if(leftNode === null && rightNode === null) return true;
if(leftNode === null || rightNode === null) return false;
return leftNode.val === rightNode.val && isSame(leftNode.left, rightNode.right) && isSame(leftNode.right, rightNode.left)
}
var isSymmetric = function(root) {
if(!root) return root;
return isSame(root.left, root.right);
};
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二叉树的最大深度
这个题在面试滴滴的时候遇到过，主要是掌握二叉树遍历的套路
只要遍历到这个节点既没有左子树，又没有右子树的时候 说明就到底部了，这个时候如果之前记录了深度，就可以比较是否比之前记录的深度大，大就更新深度 然后以此类推，一直比较到深度最大的
var maxDepth = function(root) {
if(!root) return root;
let ret = 1;
function dfs(root, depth){
if(!root.left && !root.right) ret = Math.max(ret, depth);
if(root.left) dfs(root.left, depth+1);
if(root.right) dfs(root.right, depth+1);
}
dfs(root, ret);
return ret
};
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将有序数组转化为二叉搜索树
我们先看题：
给你一个整数数组 nums ，其中元素已经按 升序 排列，请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。
高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 」的二叉树。
示例 1：
输入：nums = [-10,-3,0,5,9]
输出：[0,-3,9,-10,null,5]
解释：[0,-10,5,null,-3,null,9] 也将被视为正确答案：
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示例 2：
输入：nums = [1,3]
输出：[3,1]
解释：[1,3] 和 [3,1] 都是高度平衡二叉搜索树。
提示：
1 <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
nums 按 严格递增 顺序排列
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思路：
构建一颗树包括：构建 root、构建 root.left 和 root.right题目要求"高度平衡" — 构建 root时候，选择数组的中间元素作为root节点值，即可保持平衡。递归函数可以传递数组，也可以传递指针，选择传递指针的时候：l r 分别代表参与构建BST的数组的首尾索引。
var sortedArrayToBST = function(nums) {
return toBST(nums, 0, nums.length - 1)
};
const toBST = function(nums, l, r){
if( l > r){
return null;
}
const mid = l + r >> 1;
const root = new TreeNode(nums[mid]);
root.left = toBST(nums, l, mid - 1);
root.right = toBST(nums, mid + 1, r);
return root;
}
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栈
栈是一种先进先出的数据结构，所以涉及到你需要先进先出这个想法后，就可以使用栈。
其次我觉得栈跟递归很相似，递归是不是先压栈，然后先进来的先出去，就跟函数调用栈一样。
20. 有效的括号
这是一道很典型的用栈解决的问题， 给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。
有效字符串需满足：
左括号必须用相同类型的右括号闭合。左括号必须以正确的顺序闭合。
示例 1：
输入：s = "()"
输出：true
示例 2：
输入：s = "()[]{}"
输出：true
示例 3：
输入：s = "(]"
输出：false
示例 4：
输入：s = "([)]"
输出：false
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思路：这道题有一规律：
右括号前面，必须是相对应的左括号，才能抵消！ 右括号前面，不是对应的左括号，那么该字符串，一定不是有效的括号！
也就是说左括号我们直接放入栈中即可，发现是右括号就要对比是否跟栈顶元素相匹配，不匹配就返回false
var isValid = function(s) {
const map = { '{': '}', '(': ')', '[': ']' };
const stack = [];
for(let i of s){
if(map[i]){
stack.push(i);
} else {
if(map[stack[stack.length - 1]] === i){
stack.pop()
}else{
return false;
}
}
}
return stack.length === 0;
};
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155、 最小栈
先看题目：
设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。
push(x) —— 将元素 x 推入栈中。 pop() —— 删除栈顶的元素。 top() —— 获取栈顶元素。 getMin() —— 检索栈中的最小元素。
示例:
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); --> 返回 -3.
minStack.pop();
minStack.top(); --> 返回 0.
minStack.getMin(); --> 返回 -2.
提示：
pop、top 和 getMin 操作总是在 非空栈 上调用。
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我们先不写getMin方法，满足其他方法实现就非常简单，我们来看一下：
var MinStack = function() {
this.stack = [];
};
MinStack.prototype.push = function(x) {
this.stack.push(x);
};
MinStack.prototype.pop = function() {
this.stack.pop();
};
MinStack.prototype.top = function() {
return this.stack[this.stack.length - 1];
};
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如何保证每次取最小呢，我们举一个例子：
如上图，我们需要一个辅助栈来记录最小值，
开始我们向stack push -2 此时辅助栈minStack，因为此时stack最小的是-2，也push -2 stack push 0 此时辅助站minStack 会用 0 跟 -2对比，-2更小，minstack会push -2 stack push -3 此时辅助站minStack 会用 -3 跟 -2对比，-3更小，minstack会push -3
所以我们取最小的时候，总能在minStack中取到最小值，所以解法就出来了：
var MinStack = function() {
this.stack = [];
// 辅助栈
this.minStack = [];
};
MinStack.prototype.push = function(x) {
this.stack.push(x);
// 如果是第一次或者当前x比最小栈里的最小值还小才push x
if(this.minStack.length === 0 || x < this.minStack[this.minStack.length - 1]){
this.minStack.push(x)
} else {
this.minStack.push( this.minStack[this.minStack.length - 1])
}
};
MinStack.prototype.pop = function() {
this.stack.pop();
this.minStack.pop();
};
MinStack.prototype.top = function() {
return this.stack[this.stack.length - 1];
};
MinStack.prototype.getMin = function() {
return this.minStack[this.stack.length - 1];
};
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动态规划
动态规划，一定要知道动态转移方程，有了这个，就相当于解题的钥匙，我们从题目中体会一下
53. 最大子序和
题目如下：
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
示例 1：
输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
示例 2：
输入：nums = [1]
输出：1
示例 3：
输入：nums = [0]
输出：0
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思路：
这道题可以用动态规划来解决，关键是找动态转移方程 我们动态转移方程中，dp表示每一个nums下标的最大自序和，所以dp[i]的意思为：包括下标i之前的最大连续子序列和为dp[i]。
确定转义方程的公示：
dp[i]只有两个方向可以推出来：
1、如果dp[i - 1] < 0，也就是当前遍历到nums的i，之前的最大子序和是负数，那么我们就没必要继续加它了，因为dp[i] = dp[i - 1] + nums[i] 会比nums[i]更小，所以此时还不如dp[i] = nums[i]，就是目前遍历到i的最大子序和呢 2、同理dp[i - 1] > 0，说明nums[i]值得去加dp[i - 1]，此时回避nums[i]更大
这样代码就出来了，其实更多的就是求dp，遍历nums每一个下标都会产生最大子序和，我们记录下来即可
var maxSubArray = function(nums) {
let res = nums[0];
const dp = [nums[0]];
for(let i=1;i < nums.length;i++){
if(dp[i-1]>0){
dp[i]=nums[i]+dp[i-1]
}else{
dp[i]=nums[i]
}
res=Math.max(dp[i],res)
}
return res
};
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70. 爬楼梯
先看题目：
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？
注意：给定 n 是一个正整数。
示例 1：
输入： 2
输出： 2
解释： 有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶
2. 2 阶
示例 2：
输入： 3
输出： 3
解释： 有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶
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涉及到动态规划，一定要知道动态转移方程，有了这个，就相当于解题的钥匙，
这道题我们假设dp[10]表示爬到是你爬到10阶就到达楼顶的方法数，
那么，dp[10] 是不是就是你爬到8阶，然后再走2步就到了，还有你走到9阶，再走1步就到了，
所以 dp[10] 是不是等于 dp[9]+dp[8]
延伸一下 dp[n] 是不是等于 dp[n \- 1] + dp[n \- 2]
代码如下：
var climbStairs = function(n) {
const dp = {};
dp[1] = 1;
dp[2] = 2;
for(let i = 3; i <= n; i++){
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
}
return dp[n]
};
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数学问题
以下更多的是涉及数学问题，这些解法非常重要，因为在中级题里面会经常用到，比如我们马上讲到的加一这个题， 中级的两数相加都是一个模板。
66. 加一
题目如下：
给定一个由 整数 组成的 非空 数组所表示的非负整数，在该数的基础上加一。
最高位数字存放在数组的首位， 数组中每个元素只存储单个数字。
你可以假设除了整数 0 之外，这个整数不会以零开头。
示例 1：
输入：digits = [1,2,3]
输出：[1,2,4]
解释：输入数组表示数字 123。
示例 2：
输入：digits = [4,3,2,1]
输出：[4,3,2,2]
解释：输入数组表示数字 4321。
示例 3：
输入：digits = [0]
输出：[1]
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这个题的关键有两点：
需要有一个进位的变量carry记录到底进位是几 还需要一个每次迭代都重置和的变量sum来帮我们算是否进位，以及进位后的数字
记住这个题，这是两数字相加的套路，这次是+1，其实就是两数相加的题（腾讯面试遇到过两数相加）
var plusOne = function(digits) {
let carry = 1; // 进位（因为我们确定+1，初始化进位就是1）
for(let i = digits.length - 1; i >= 0; i--){
let sum = 0; // 这个变量是用来每次循环计算进位和digits[i]的值的
sum = digits[i] + carry;
digits[i] = sum % 10; // 模运算取个位数
carry = (sum / 10) | 0; // 除以10是取百位数，并且｜0表示舍弃小数位
}
if(digits[0] === 0) digits.unshift(carry);
return digits
};
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69 x的平方根
题目如下：实现 int sqrt(int x) 函数。
计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。
由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。
示例 1:
输入: 4
输出: 2
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示例 2:
输入: 8
输出: 2
说明: 8 的平方根是 2.82842...,
由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。
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这道题是典型的二分法解题，所以我们需要熟悉二分法的通用模板，我们出一个题：
在 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 中找到 4，若存在则返回下标，不存在返回-1
const arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6];
function getIndex1(arr, key) {
let low = 0;
const high = arr.length - 1;
while (low <= high) {
const mid = Math.floor((low + high) / 2);
if (key === arr[mid]) {
return mid;
}
if (key > arr[mid]) {
low = mid + 1;
} else {
height = mid - 1;
}
}
return -1;
}
console.log(getIndex1(arr, 5)); // 4
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所以这道题的意思就是，我们找一个数平方跟x最相近的数，二分法的用法中也有找相近数的功能
所以代码如下：
var mySqrt = function(x) {
let [l , r] = [0, x];
let ans = -1;
while(l <= r) {
const mid = (l + r) >> 1;
if(mid * mid > x){
r = mid - 1
} else if(mid * mid < x){
ans = mid; // 防止越界
l = mid + 1;
} else {
ans = mid;
return ans;
}
}
return ans;
};
};
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171. Excel表序列号
这个题比较重要，也比较基础，简而言之就是进制转换，必须牢牢掌握
题目如下：
给你一个整数 columnNumber ，返回它在 Excel 表中相对应的列名称。
例如：
A -> 1
B -> 2
C -> 3
...
Z -> 26
AA -> 27
AB -> 28
...
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示例 1：
输入：columnNumber = 1
输出："A"
示例 2：
输入：columnNumber = 28
输出："AB"
示例 3：
输入：columnNumber = 701
输出："ZY"
示例 4：
输入：columnNumber = 2147483647
输出："FXSHRXW"
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说白了，这就是一道26进制的问题，以前我们知道10进制转2进制就是不停的除2，把余数加起来，26进制也是一样，不停的除26
思路：
初始化结果 ans = 0，遍历时将每个字母与A做减法，因为A表示1，所以减法后需要每个数加1，计算其代表的数值num = 字母 - ‘A’ + 1因为有 26 个字母，所以相当于 26 进制，每26个数则向前进一位所以每遍历一位则 ans = ans * 26 + num以 ZY 为例，Z 的值为 26，Y 的值为25，则结果为26 * 26 + 25=701
var titleToNumber = function(columnTitle) {
let ans = 0;
for(let i = 0; i < columnTitle.length; i++){
ans = ans * 26 + (columnTitle[i].charCodeAt() - 'A'.charCodeAt() + 1)
}
return ans;
};
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172. 阶乘中的零
题目：
给定一个整数 n，返回 n! 结果尾数中零的数量。
示例 1:
输入: 3
输出: 0
解释: 3! = 6, 尾数中没有零。
示例 2:
输入: 5
输出: 1
解释: 5! = 120, 尾数中有 1 个零.
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这道题很简单，有多少个5就有多少个0，为什么这么说呢，我们分析一下题目
比如说 5!，
也就是
5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 120，我们发现只有1个0，怎么产生的呢，主要造成者就是 2 * 5 构造了一个0再看看10!
10! = 10 * 9 * 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 其中，除了10 = 2 * 5和本身有一对2 * 5，所以有两个0，这样这道题的规律就出来了，我们再精进一步
如上图，每四个数字都会出现一个或者多个2的因子，但是只有每 5 个数字才能找到一个或多个5的因子。所以总体上看来，2的因子是远远多于5的因子的，所以我们只需要找5的倍数就可以了。
我们再进一步，按照上面的说法，我们需要计算比如10的阶乘有多少个0，要把10的阶乘算出来，其实我们只需要算10有几个5就好了，为什么呢
我们发现只有5的倍数的阶乘，才会产生5, 所以我们需要看看阶层数有多少个5，代码如下：
var trailingZeroes = function (n) {
let r = 0;
while (n > 1) {
n = Math.floor(n / 5);
r += n;
}
return r;
};
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190.颠倒二进制位
题目如下：
颠倒给定的 32 位无符号整数的二进制位。
示例 1：
输入: 00000010100101000001111010011100
输出: 00111001011110000010100101000000
解释: 输入的二进制串 00000010100101000001111010011100 表示无符号整数 43261596，
因此返回 964176192，其二进制表示形式为 00111001011110000010100101000000。
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示例 2：
输入：11111111111111111111111111111101
输出：10111111111111111111111111111111
解释：输入的二进制串 11111111111111111111111111111101 表示无符号整数 4294967293，
因此返回 3221225471 其二进制表示形式为 10111111111111111111111111111111 。
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这类题，就是翻转字符串，我们可以把其转为字符串，再转成数组，再reverse一下，这里我们选用数学的方式去解答，不用这种转字符串的方式。
解答这道题之前，我们需要了解的前置知识：
与预算 `&`
1 & 1 // 1的2进制最后一位是1，得到1
2 & 0 // 2的2进制最后一位是0，得到0
3 & 1 // 3的2进制最后一位是1，得到1
4 & 0 // 4的2进制最后一位是0，得到0
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所以我们知道了怎么取10进制最后1位的2进制是几。
JavaScript 使用 32 位按位运算数(意思是我们的按位运算都会转成32位，你的数字不能超过32位，会出问题)
JavaScript 将数字存储为 64 位浮点数，但所有按位运算都以 32 位二进制数执行。
在执行位运算之前，JavaScript 将数字转换为 32 位有符号整数。
执行按位操作后，结果将转换回 64 位 JavaScript 数。
'<< 1' 运算
这个运算实际上就是把10进制乘以2，这个乘2在2进制上表现出右边填了一个0，我们距举例来说，
2的2进制是 10，2 << 1 得到4， 4的2进制是100，所以比10多了个0 3的2进制是 11，3 << 1 得到6。6的2进制是110，所以比11多了个0
以上就是规律
思路：循环取最后一位拼接起来即可
var reverseBits = function (n) {
let result = 0
for (let i = 0; i < 32; i++) {
result = (result << 1) + (n & 1)
n = n >> 1
}
// 为什么要 >>> 0 呢，一位javascript没有无符号整数，全是有符号的
// 不>>>0的话，得出来的值是负数，但是无符号整数是没有符号的
// javascript 有符号转化为无符号的方法就是>>>0
return result >>> 0
}
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268. 丢失的数字
题目如下：
给定一个包含 [0, n] 中 n 个数的数组 nums ，找出 [0, n] 这个范围内没有出现在数组中的那个数。
进阶：
你能否实现线性时间复杂度、仅使用额外常数空间的算法解决此问题?
示例 1：
输入：nums = [3,0,1]
输出：2
解释：n = 3，因为有 3 个数字，所以所有的数字都在范围 [0,3] 内。2 是丢失的数字，因为它没有出现在 nums 中。
示例 2：
输入：nums = [0,1]
输出：2
解释：n = 2，因为有 2 个数字，所以所有的数字都在范围 [0,2] 内。2 是丢失的数字，因为它没有出现在 nums 中。
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这题很简单，就是用0-n的总和减去数组总和
0 - n 的总和用等差数列: （首数+尾数）* 项数 / 2来求
var missingNumber = function(nums) {
const len = nums.length
let sum = ((1 + len) * len) / 2
for (let i = 0; i < len; i++) {
sum -= nums[i]
}
return sum
}
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3的幂
题目如下：
给定一个整数，写一个函数来判断它是否是 3 的幂次方。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。
整数 n 是 3 的幂次方需满足：存在整数 x 使得 n == 3的x次方
示例 1：
输入：n = 27
输出：true
示例 2：
输入：n = 0
输出：false
示例 3：
输入：n = 9
输出：true
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思路
我们拿27来说：27 = 3 * 3 * 3，所以27是3的幂次方 我们拿29来说：29 = 3 * 3 * 3点几
也就是说，如果是3的幂次方，一直除以3，除到最后就等于1比如27/3/3/3等于1 如果不是3的幂次方，除到最后就是3点几/3 等于1点几
代码就出来了判断是不是等于1即可
var isPowerOfThree = function(n) {
while(n >= 3){
n /= 3;
}
return n === 1;
};
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412. Fizz Buzz
这个题没啥好说的，就按照题目说的写代码就行，先看题目：
写一个程序，输出从 1 到 n 数字的字符串表示。
如果 n 是3的倍数，输出“Fizz”；
如果 n 是5的倍数，输出“Buzz”；
如果 n 同时是3和5的倍数，输出 “FizzBuzz”。
示例：
n = 15,
返回:
[
"1",
"2",
"Fizz",
"4",
"Buzz",
"Fizz",
"7",
"8",
"Fizz",
"Buzz",
"11",
"Fizz",
"13",
"14",
"FizzBuzz"
]
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var fizzBuzz = function (n) {
const list = [];
for (let i = 1; i <= n; i++) {
const is3Times = i % 3 === 0; // 是否是3的倍数
const is5Times = i % 5 === 0; // 是否是5的倍数
const is15Times = is3Times && is5Times; // 是否是15的倍数
if (is15Times) {
list.push('FizzBuzz');
continue;
}
if (is3Times) {
list.push('Fizz');
continue;
}
if (is5Times) {
list.push('Buzz');
continue;
}
list.push(`${i}`);
}
return list;
};
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整数反转
这个题跟之前的excel序号题差不多，我们先看题目：
思路如下：这道题可以将数字转字符串然后翻转，我们不用这种方法，用更纯正的数学方法，速度和效率更好。
假设我们有一个数字12345，下图展示了翻转的过程
var reverse = function(x) {
let ret = 0;
while(x){
ret = ret * 10 + x % 10;
if(ret > Math.pow(2, 31) - 1 || ret < Math.pow(-2, 31)) return 0;
x = (x / 10) | 0
}
return ret
};
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环问题
这类问题的特点就是，你要循环寻找，到底怎么循环寻找，看题便知。
141. 环形链表
题目如下：
给定一个链表，判断链表中是否有环。
如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。注意：pos 不作为参数进行传递，仅仅是为了标识链表的实际情况。
如果链表中存在环，则返回 true 。否则，返回 false 。
示例 1：
输入：head = [3,2,0,-4], pos = 1
输出： true
解释： 链表中有一个环，其尾部连接到第二个节点。
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示例 2：
输入：head = [1,2], pos = 0
输出： true
解释： 链表中有一个环，其尾部连接到第一个节点。
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我们采用标记法：
给遍历过的节点打记号，如果遍历过程中遇到有记号的说明已环
var hasCycle = function(head) {
let traversingNode = head;
while(traversingNode){
if(traversingNode.isVistitd) return true
traversingNode.isVistitd = true
traversingNode = traversingNode.next
}
return false;
};
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160. 相交链表
题目如下：
给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回 null 。
图示两个链表在节点 c1 开始相交：
题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。
注意，函数返回结果后，链表必须 保持其原始结构 。
示例 1：
输入：intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,0,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3
输出：Intersected at '8'
解释：相交节点的值为 8 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。
从各自的表头开始算起，链表 A 为 [4,1,8,4,5]，链表 B 为 [5,0,1,8,4,5]。
在 A 中，相交节点前有 2 个节点；在 B 中，相交节点前有 3 个节点。
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示例 2：
输入：intersectVal = 2, listA = [0,9,1,2,4], listB = [3,2,4], skipA = 3, skipB = 1
输出：Intersected at '2'
解释：相交节点的值为 2 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。
从各自的表头开始算起，链表 A 为 [0,9,1,2,4]，链表 B 为 [3,2,4]。
在 A 中，相交节点前有 3 个节点；在 B 中，相交节点前有 1 个节点。
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稍后更新本文章
202. 快乐数
题目如下：编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。
「快乐数」定义为：
对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。 然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是 无限循环 但始终变不到 1。 如果 可以变为 1，那么这个数就是快乐数。 如果 n 是快乐数就返回 true ；不是，则返回 false 。
快乐数怎么分析呢？
我们来看一个表，就会得出结论，一个数按照快乐数定义的方式分别每个数字平方，会有两种情况
得到 1
无限循环
无限循环参照下图
有人会说会不会一直变大，答案是不会：我们看下面列表，
可以看到如果你是13位，你的下一次快乐数算法会变为4位1053， 如果你是 9999,4位，下一个快乐数是324
| 位数 | 位数对应最大值 | 下一个快乐数 |
|---|---|---|
| 1 | 9 | 81 |
| 2 | 99 | 162 |
| 3 | 999 | 243 |
| 4 | 9999 | 324 |
| 13 | 9999999999999 | 1053 |
所以代码只要判断这两种就行了，代码如下：
// 封装获取快乐数的方法
function getNext(n){
n = String(n);
let sum = 0;
for(let num of n){
sum = sum + Math.pow(+num, 2);
}
return sum;
}
var isHappy = function(n) {
// 哈希表来看是否循环
const map = {};
while( n !== 1 ){
map[n] = true;
n = getNext(n)
if(map[n]) return false
}
return true
};
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后面会写中级算法的题，请大家务必把这些基础算法题掌握好，基础不牢地动山摇，后面中级题很多都是在这些基础题的基础上的。
作者：孟祥_成都
https://juejin.cn/post/6989031479753834504
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