feat: 添加算法题目35，234，876，739

.eslintrc.json

@@ -22,6 +22,7 @@
         "no-constant-condition": "off", // 允许while(true)
         "default-case": "off", // 允许switch不写default
         "no-fallthrough": "off", // 允许case穿透
+        "prefer-destructuring": ["error", {"object": false, "array": false}],
         "import/extensions": [
             "error",
             "ignorePackages", // 忽略 node_modules 内的包

binary-search/35搜索插入位置.js

@@ -0,0 +1,36 @@
+/**
+ * @param {number[]} nums
+ * @param {number} target
+ * @return {number}
+ */
+const searchInsert = function (nums, target) {
+
+};
+
+/*
+直接使用二分查找，二分查找没什么好说的，但是这个题目中target不一定存在nums中，所以需要设置一个pos遍历来保存，target应该插入的位置，
+我们只需在target < nums[mid]的时候设置一次就行，初始化pos的index=nums.length
+*/
+
+function f2(nums, target) {
+  let pos = nums.length;
+  let left = 0;
+  let right = nums.length - 1;
+
+  // 二分查找知道left>right结束查找
+  while (left <= right) {
+    const mid = Math.floor((left + right) / 2);
+    // 如果target<nums[mid] 则更新pos
+    if (target === nums[mid]) return mid;
+
+    if (target < nums[mid]) {
+      pos = mid;
+      right = mid - 1;
+      continue;
+    }
+
+    left = mid + 1;
+  }
+
+  return pos;
+}

heap/base/topk问题.js

@@ -84,3 +84,48 @@ function topKbest(nums, k) {
   // 堆顶即为第 k 大元素
   return heap[0];
 }
+
+/*
+若题目没有要求动态的维护这个topk,那么可以使用quick-select来实现，O(n)的时间复杂度完成这个题目。
+思路：题目要求我们找出第k大的数，那么当整个数组排序之后，倒数第k个数不就是我们要求的吗？比如[5,4,3,2,1] k = 2,那么排序后[1,2,3,4,5]中
+倒数第二个数的下标就是nums.length - k = 5 - 2 = 3 nums[3]恰好就是我们要找的这个数，我们没有必要对整个数组排序，我们只要找到排序后这个
+数正确的位置即可，知道快速排序的话，我们可以使用partition来确定pivot,pivot在partition之后就已经确认，如果pivot的下标等于倒数第k个位置
+那么pivot就是排序之后的倒数第k个数，也就是topk
+*/
+function f2(nums, k) {
+  return quickSelect(nums, 0, nums.length - 1, nums.length - k);
+}
+
+function quickSelect(nums, left, right, n) {
+  const p = partition(nums, left, right);
+  if (p === n) return nums[n];
+  return p < n ? quickSelect(nums, p + 1, right, n) : quickSelect(nums, left, p - 1, n);
+}
+
+/**
+ * 分区函数，返回pivot，pivot 左边的数都不大于，右边的数都不小于它
+ * @param {*} nums 要操作的数组
+ * @param {*} left 开始位置，左边界
+ * @param {*} right 结束位置, 右边界
+ * @returns number 返回的piivot
+ */
+function partition(arr, left, right) {
+  const pivot = arr[right];
+  let p = left;
+  for (let i = left; i < right; i++) {
+    if (arr[i] <= pivot) {
+    //   [arr[i], arr[p]] = [arr[p], arr[i]];
+      swap(arr, i, p);
+      p++;
+    }
+  }
+  //   [arr[p], arr[right]] = [arr[right], arr[p]];
+  swap(arr, p, right);
+  return p;
+}
+
+function swap(nums, a, b) {
+  const tmp = nums[a];
+  nums[a] = nums[b];
+  nums[b] = tmp;
+}

linked-list/234回文链表.js

@@ -0,0 +1,40 @@
+/**
+ * Definition for singly-linked list.
+ * function ListNode(val, next) {
+ *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
+ *     this.next = (next===undefined ? null : next)
+ * }
+ */
+/**
+ * @param {ListNode} head
+ * @return {boolean}
+ */
+const isPalindrome = function (head) {
+
+};
+
+/*
+利用栈将链表的值存储起来，然后再从头开始遍历链表，比较每个节点的值和栈顶的值是否相等。
+利用了回文的定义，正着和倒着应该是一样的。
+*/
+function f1(head) {
+  const stack = [];
+  let current = head;
+
+  // 第一步：将所有节点的值压入栈中
+  while (current) {
+    stack.push(current.val);
+    current = current.next;
+  }
+
+  // 第二步：从头开始重新遍历链表，同时与栈顶比较
+  current = head;
+  while (current) {
+    if (current.val !== stack.pop()) {
+      return false;
+    }
+    current = current.next;
+  }
+
+  return true;
+}

linked-list/876链表的中间节点.js

@@ -0,0 +1,32 @@
+/**
+ * Definition for singly-linked list.
+ * function ListNode(val, next) {
+ *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
+ *     this.next = (next===undefined ? null : next)
+ * }
+ */
+/**
+ * @param {ListNode} head
+ * @return {ListNode}
+ */
+const middleNode = function (head) {
+
+};
+
+function ListNode(val, next) {
+  this.val = (val === undefined ? 0 : val);
+  this.next = (next === undefined ? null : next);
+}
+
+/*
+如果利用快慢指针寻找重点，如果有两个中点返回后面那个，直接利用靠右的判断方法 fast && fast.next
+*/
+function f1(head) {
+  let slow = head;
+  let fast = head;
+  while (fast && fast.next) {
+    slow = slow.next;
+    fast = fast.next.next;
+  }
+  return slow;
+}

monotonic-stack/739每日温度.js

@@ -0,0 +1,86 @@
+/**
+ * @param {number[]} temperatures
+ * @return {number[]}
+ */
+const dailyTemperatures = function (temperatures) {
+
+};
+
+/*
+直接利用单调栈，单调栈中存入的是元素的下标，这样不仅能比较元素，还能通过下标设置结果
+*/
+function f1(temperatures) {
+  const res = []; // 收集结果
+  const stack = []; // 单调递减栈，寻找右边第一个比栈顶元素大的元素
+
+  for (let i = 0; i < temperatures.length; i++) {
+    // 如果栈为空或者当前元素小于等于栈顶元素，将这个元素的下标压入栈中
+    if (!stack.length || temperatures[i] <= temperatures[stack[stack.length - 1]]) {
+      stack.push(i);
+    } else {
+      // 依次比较栈顶元素，直到栈为空，或者当前元素小于等于栈顶元素
+      while (stack.length && temperatures[i] > temperatures[stack[stack.length - 1]]) {
+        const cur = stack.pop();
+        res[cur] = i - cur;
+      }
+      // 将当前元素下标压入栈中
+      stack.push(i);
+    }
+  }
+
+  // 如果栈中还有元素，将其在result中的对应位置设置从0，表示后面没有元素大于当前位置的元素
+  for (const i of stack) {
+    res[i] = 0;
+  }
+
+  return res;
+}
+
+/*
+chatgpt 优化之后的写法，思路没有变，去除了if判断，逻辑如下：
+遍历整个温度，如果单调栈有元素，并且当前元素大于栈顶元素，就一直处理，直到栈中没有元素，或者当前元素小于等于栈顶元素
+然后将当前元素压入栈中
+*/
+
+/**
+ * 计算每一天需要等待多少天才会有更高温度。
+ * 如果后面没有更高的温度，则返回 0。
+ *
+ * @param {number[]} temperatures - 每天的温度数组
+ * @returns {number[]} - 返回一个数组，表示每一天距离下一次更高温度的天数
+ */
+function f2(temperatures) {
+  // 初始化结果数组，默认所有值为 0（表示找不到更高温度）
+  const res = new Array(temperatures.length).fill(0);
+
+  // 用来存储下标的单调递减栈（栈顶到栈底的温度依次递减）
+  const stack = [];
+
+  // 遍历温度数组
+  for (let i = 0; i < temperatures.length; i++) {
+    const currentTemp = temperatures[i];
+
+    /**
+     * 当前温度比栈顶下标对应的温度大，说明当前是“更高温度”的一天，
+     * 所以可以开始出栈并记录距离。
+     *
+     * 注意：每个元素最多被 push 和 pop 各一次，所以总体时间复杂度是 O(n)
+     */
+    while (
+      stack.length > 0
+      && currentTemp > temperatures[stack[stack.length - 1]]
+    ) {
+      // 栈顶元素下标
+      const prevIndex = stack.pop();
+
+      // 当前天（i）就是之前那天（prevIndex）等待的更高温度的那一天
+      res[prevIndex] = i - prevIndex;
+    }
+
+    // 无论如何都要把当前下标压栈，作为之后判断的基准
+    stack.push(i);
+  }
+
+  // 栈中剩下的下标所对应的位置已经默认填 0，不需要再处理
+  return res;
+}