Area: 算法与数据结构
算法与数据结构是计算机科学的核心，聚焦算法在前端开发中的实际应用。
领域定义
- 核心范畴：算法思想、数据结构、复杂度分析、前端场景应用
- 不包括：底层系统算法、密码学等后端专精领域
- 与相关领域的区别：
- vs 前端框架：算法是底层能力，框架是上层应用
- vs 数学：算法是数学的应用，侧重工程实现
长期目标
- 目标 1：掌握前端高频算法题型
- 目标 2：建立算法思维，能独立分析问题并选择合适解法
- 里程碑：
- 阶段 1：掌握时间/空间复杂度分析
- 阶段 2：突破数组、字符串、链表、二叉树
- 阶段 3：掌握动态规划、贪心算法
- 阶段 4：针对面试专项训练
关键领域
- 子领域
- 前端需要掌握的算法 — 前端算法学习路径 ⭐
- 前端需要掌握的数据结构 — 前端数据结构学习路径⭐
- 算法选择与调优
- 核心概念
- 常用算法
知识网络
- 上游支撑（理论基础）
- 数学应用：算法思维的基础
- 下游应用（实际使用）
- 前端开发：性能优化、工程实现
- 协同领域
- Vue：响应式更新涉及 Diff 算法
- JavaScript：算法实现语言
FAQ
领域健康度
| 维度 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 目标进展 | 🟡 | 需按里程碑推进 |
| 认知更新 | 🟢 | 持续补充新题型 |
| 行动频率 | 🟡 | 需要更多练习 |