数据结构和算法
学习算法非常重要，因为解决同样的问题，往往可以使用多种算法。对于高效程序员来 说，知道哪种算法效率最高非常重要。比如，现在至少有六七种排序算法，如果知道快速 排序比选择排序效率更高，那么就会让排序过程变得高效。又比如，实现一个线性查找的 算法很简单，但是如果知道有时二分查找可能比线性查找快两倍以上，那你势必会写出一个更好的程序。深入学习数据结构和算法，不仅可以知道哪种数据结构和算法更高效，还会知道如何找出最适合解决手头问题的数据结构和算法。
数据结构
最近，通过这个youtube教程学习了数据结构，教程用js实现了列表、栈、链表、队列、字典、散列、集合、树和图。
List
列表是一组有序的数据。每个列表中的数据项称为元素。在 JavaScript 中，列表中的元素 可以是任意数据类型。列表中可以保存多少元素并没有事先限定，实际使用时元素的数量 受到程序内存的限制。
Stacks
栈是一种特殊的列表，栈内的元素只能通过列表的一端访问，这一端称为栈顶。咖啡厅内 的一摞盘子是现实世界中常见的栈的例子。只能从最上面取盘子，盘子洗净后，也只能摞 在这一摞盘子的最上面。栈被称为一种后入先出(LIFO，last-in-first-out)的数据结构。 由于栈具有后入先出的特点，所以任何不在栈顶的元素都无法访问。为了得到栈底的元 素，必须先拿掉上面的元素。
Sets
集合是一种包含不同元素的数据结构。集合中的元素称为成员。集合的两个最重 要特性是:首先，集合中的成员是无序的;其次，集合中不允许相同成员存在
Queues
队列的两种主要操作是:向队列中插入新元素和删除队列中的元素。插入操作也叫做入 队，删除操作也叫做出队。入队操作在队尾插入新元素，出队操作删除队头的元素
Binary Search Tree
树是一种非线性的数据结构，以分层的方式 存储数据。树被用来存储具有层级关系的数据，比如文件系统中的文件;树还被用来存储 有序列表。
Hash Tables
散列是一种常用的数据存储技术，散列后的数据可以快速地插入或取用。散列使用的数据 结构叫做散列表。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却 效率低下，比如查找一组数据中的最大值和最小值。这些操作得求助于其他数据结构，二 叉查找树就是一个很好的选择。
Linked List
数组不总是组织数据的最佳数据结构。在数组中，添加和删 除元素也很麻烦，因为需要将数组中的其他元素向前或向后平移，以反映数组刚刚进行了 添加或删除操作。如果需要随机访问，数组仍然是 更好的选择。
设计一个基于对象的链表 以上实现较为繁琐，有个更简便的方式，增加了链表的查找 链表简单版 双向链表
Trie
又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
Heap (max and min)
Graphs
图形的实现方法很多