掌握手写题进阶篇，前端面试轻松过关！

前端面试手写题进阶篇：踏上编程征途

对于前端开发者而言，面试从来都不是一件易事。要想从激烈的竞争中脱颖而出，除了扎实的技术基础，还需要对编程语言和算法有深入的理解。其中，手写题更是面试官用来考察程序员能力的利器。

1. 反转链表

反转链表是链表问题中的经典题目之一。给定一个链表的头节点，将其反转并返回新的头节点。

代码示例：

class ListNode {
    int val;
    ListNode next;

    ListNode(int x) {
        val = x;
    }
}

class Solution {
    public ListNode reverseList(ListNode head) {
        ListNode prev = null;
        ListNode curr = head;
        ListNode next;

        while (curr != null) {
            next = curr.next;
            curr.next = prev;
            prev = curr;
            curr = next;
        }

        return prev;
    }
}

2. 合并两个有序数组

合并两个有序数组也是一个常见的面试题。给定两个有序数组，将它们合并为一个新的有序数组。

代码示例：

class Solution {
    public int[] mergeTwoSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int[] mergedArray = new int[m + n];
        int i = 0, j = 0, k = 0;

        while (i < m && j < n) {
            if (nums1[i] < nums2[j]) {
                mergedArray[k++] = nums1[i++];
            } else {
                mergedArray[k++] = nums2[j++];
            }
        }

        while (i < m) {
            mergedArray[k++] = nums1[i++];
        }

        while (j < n) {
            mergedArray[k++] = nums2[j++];
        }

        return mergedArray;
    }
}

3. 最长公共子序列

最长公共子序列是动态规划算法中的一道经典题。给定两个字符串，求它们的最长公共子序列的长度。

代码示例：

class Solution {
    public int longestCommonSubsequence(String str1, String str2) {
        int m = str1.length();
        int n = str2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (str1.charAt(i - 1) == str2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }

        return dp[m][n];
    }
}

4. 0-1 背包问题

0-1 背包问题是一个组合优化问题。给定一组物品，每件物品有自己的重量和价值，以及一个背包容量，求在不超过背包容量的情况下，如何选择物品以获得最大的总价值。

代码示例：

class Item {
    int weight;
    int value;

    Item(int weight, int value) {
        this.weight = weight;
        this.value = value;
    }
}

class Solution {
    public int knapsack01(Item[] items, int capacity) {
        int n = items.length;
        int[][] dp = new int[n + 1][capacity + 1];

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= capacity; j++) {
                if (items[i - 1].weight > j) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - items[i - 1].weight] + items[i - 1].value);
                }
            }
        }

        return dp[n][capacity];
    }
}

5. LRU 缓存

LRU 缓存是一种广泛应用于计算机系统中的缓存机制。它是一种缓存淘汰算法，遵循最近最少使用（LRU）原则，即最近最少使用的缓存数据将被淘汰。

代码示例：

class Node {
    int key;
    int value;
    Node prev;
    Node next;

    Node(int key, int value) {
        this.key = key;
        this.value = value;
    }
}

class LRUCache {
    private int capacity;
    private HashMap<Integer, Node> cache;
    private Node head;
    private Node tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        cache = new HashMap<>();
        head = new Node(-1, -1);
        tail = new Node(-1, -1);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;
        }

        Node node = cache.get(key);
        removeNode(node);
        addNodeToHead(node);

        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            Node node = cache.get(key);
            node.value = value;
            removeNode(node);
            addNodeToHead(node);
        } else {
            if (cache.size() == capacity) {
                Node nodeToRemove = tail.prev;
                removeNode(nodeToRemove);
                cache.remove(nodeToRemove.key);
            }

            Node newNode = new Node(key, value);
            cache.put(key, newNode);
            addNodeToHead(newNode);
        }
    }

    private void addNodeToHead(Node node) {
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
        node.prev = head;
    }

    private void removeNode(Node node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }
}

常见问题解答：

1. 手写题在前端面试中有多重要？
   手写题在前端面试中非常重要，因为它可以帮助面试官评估求职者的编程能力和算法思维。

2. 为什么我需要练习手写题？
   练习手写题可以提高你的编程技巧，帮助你解决复杂的问题，并为面试做好准备。

3. 如何高效地练习手写题？
   定期练习，从简单的题目开始，逐步提升难度。还可以加入讨论组或在线社区，与他人讨论解题技巧。

4. 哪些资源可以帮助我准备手写题？
   有许多在线资源和书籍可以帮助你准备手写题，例如 LeetCode、HackerRank 和 Cracking the Coding Interview。

5. 除了手写题，我还应该关注哪些方面？
   除了手写题，你还应该关注 HTML、CSS、JavaScript、浏览器 API 和常见的设计模式等方面。

总结：

手写题是前端面试中必不可少的考察内容。通过勤奋练习和对算法的深刻理解，你可以自信地应对这些挑战，在面试中脱颖而出，开启你的前端职业生涯。