深入探讨数据结构与算法：从数组队列到排序与动态规划

资源还包括了参考资料，如JavaScript实现的算法和数据结构、数据结构和算法必知必会的50个代码实现、All Algorithms implemented in Python等。此外，资源还包括了用于刷题训练的vscode-leetcode。" 数据结构知识点: 1. 数组（Array）：一种线性表的顺序存储结构，用于存储一系列相同类型的数据，可以通过下标快速访问任何位置的元素。 2. 链表（Linked List）：一种线性表的链式存储结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。 3. 队列（Queue）：一种先进先出（First In First Out，FIFO）的数据结构，典型操作包括入队（enqueue）和出队（dequeue）。 4. 栈（Stack）：一种后进先出（Last In First Out，LIFO）的数据结构，支持两种基本操作：压栈（push）和弹栈（pop）。 5. 哈希表（Hash Table）：一种通过哈希函数将键映射到值的数据结构，常用于快速查找、插入和删除操作。 6. 字典树（Trie）：一种用于快速检索字符串集合中字符串的树形结构，又称前缀树或单词查找树。 7. 树（Tree）：一种非线性数据结构，由节点组成，具有一个根节点和若干子树，表示分层关系。 8. 图（Graph）：一种数据结构，由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成，用于表示多对多的关系。 算法知识点: 1. 排序算法（Sorting Algorithms）： - 冒泡排序（Bubble Sort） - 选择排序（Selection Sort） - 插入排序（Insertion Sort） - 希尔排序（Shell Sort） - 归并排序（Merge Sort） - 快速排序（Quick Sort） - 堆排序（Heap Sort） - 计数排序（Counting Sort） - 桶排序（Bucket Sort） - 基数排序（Radix Sort） 2. 查找算法（Searching Algorithms）： - 递归（Recursion）：一种通过函数自身调用来解决子问题的算法设计技巧。 - 顺序查找（Sequential Search） - 二分查找（Binary Search） - 散列查找（Hashing Search） 3. 高级算法（Advanced Algorithms）： - 贪心算法（Greedy Algorithm） - 动态规划（Dynamic Programming） - 分治算法（Divide and Conquer） - 回溯算法（Backtracking） 4. 图算法（Graph Algorithms）： - 深度优先搜索（DFS） - 广度优先搜索（BFS） 参考资料部分涵盖了多部有关JavaScript实现算法和数据结构的书籍和网络资源，包括《JavaScript 算法与数据结构》、《中高级前端】窥探数据结构的世界- ES6 版》等。此外，还提供了VS Code扩展程序vscode-leetcode，这是一个在线编程平台，旨在帮助程序员通过实际编码练习来提高算法和编程技能。 本资源的名称为“algorithm-master”，暗示着它可能是一个包含多个与算法相关文件的主文件夹。资源的标签为"algorithm"和"data-structures"，这表明资源聚焦于算法和数据结构领域。 总体来说，这份资源适合于算法和数据结构的入门学习者以及希望深入研究的中高级程序员。通过学习这些知识点，读者可以建立扎实的计算机科学基础，并能在实际工作中更高效地解决问题。