来自大厂 300+ 道前端面试题大全附答案（整理版）+前端常见算法面试题~~最全面详细

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HTTP 缓存
HTTP 常用的状态码及使用场景？
HTTP 常用的请求方式，区别和用途？
你对计算机网络的认识怎么样
HTTPS 是什么？具体流程
WebSocket与Ajax的区别
TCP 如何保证有效传输及拥塞控制原理。
TCP 协议怎么保证可靠的，UDP 为什么不可靠？

7、一些开放性题目

1)说说最近最流行的一些东西吧？常去哪些网站？

2)自我介绍：除了基本个人信息以外，面试官更想听的是你与众不同的地方和你的优势。

3)项目介绍

4)前端开发的职业现状和前景是什么？

5)平时是如何学习前端开发的？

6)1-3年工作经验，你有信心顺利跳槽到BATJ等一线互联网大公司吗？

7)你觉得哪个框架比较好,好在哪里

8)你觉得最难得技术难点是什么

8、算法题

链表

面试题：反转单向链表

题目需要将一个单向链表反转。思路很简单，使用三个变量分别表示当前节点和当前节点的前后节点，虽然这题很简单，但是却是一道常考题

以下是实现该算法的代码

var reverseList = function(head) {

// 判断下变量边界问题

if (!head || !head.next) return head

// 初始设置为空，因为第一个节点反转后就是尾部，尾部节点指向 null

let pre = null

let current = head

let next

// 判断当前节点是否为空

// 不为空就先获取当前节点的下一节点

// 然后把当前节点的 next 设为上一个节点

// 然后把 current 设为下一个节点，pre 设为当前节点

while(current) {

next = current.next

current.next = pre

pre = current

current = next

}

return pre

};

二叉树遍历
- 原理: 递归
  function traversal(node,tempOrderTraversal) {
  
  if (node != null) {
  
  // tempOrderTraversal.push(node.value) 前序遍历
  
  if (node.left != null) {
  
  preOrderTraversal(node.left,tempOrderTraversal)
  
  }
  
  // tempOrderTraversal.push(node.value) 中序遍历
  
  if (node.right != null) {
  
  preOrderTraversal(node.right,tempOrderTraversal)
  
  }
  
  // tempOrderTraversal.push(node.value) 后序遍历
  
  }
  
  }
  
  不能使用递归时，则使用栈就是JS的数组push、pop
  
  // 非递归遍历
  
  var kthSmallest = function(root, k) {
  
  const tempArr = [];
  
  let result;
  
  tempArr.push(root);
  
  while (tempArr.length > 0) {
  
  result = tempArr.pop();
  
  if (result.value == k) break;
  
  if (result.left != null) tempArr.push(result.left);
  
  if (result.right != null) tempArr.push(result.right);
  
  }
  
  return result;
  
  };
  
  堆排序
  
  堆排序利用了二叉堆的特性来做，二叉堆通常用数组表示，并且二叉堆是一颗完全二叉树（所有叶节点（最底层的节点）都是从左往右顺序排序，并且其他层的节点都是满的）。二叉堆又分为大根堆与小根堆。
  - 大根堆是某个节点的所有子节点的值都比他小
  - 小根堆是某个节点的所有子节点的值都比他大
    
    堆排序的原理就是组成一个大根堆或者小根堆。以小根堆为例，某个节点的左边子节点索引是 i * 2 +1 ，右边是 i * 2 + 2 ，父节点是 (i - 1) /2 。
    1. 首先遍历数组，判断该节点的父节点是否比他小，如果小就交换位置并继续判断，直到他的父节点
    比他大
    1. 重新以上操作 1，直到数组首位是最大值
    2. 然后将首位和末尾交换位置并将数组长度减一，表示数组末尾已是最大值，不需要再比较大小
    3. 对比左右节点哪个大，然后记住大的节点的索引并且和父节点对比大小，如果子节点大就交换位置
    4. 重复以上操作 3 - 4 直到整个数组都是大根堆。
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    以下是实现该算法的代码
    
    function heap(array) {
    
    checkArray(array);
    
    // 将最大值交换到首位
    
    for (let i = 0; i
    heapInsert(array, i);
    
    }
    
    let size = array.length;
    
    // 交换首位和末尾
    
    swap(array, 0, --size);
    
    while (size > 0) {
    
    heapify(array, 0, size);
    
    swap(array, 0, --size);
    
    }
    
    return array;
    
    }
    
    function heapInsert(array, index) {
    
    // 如果当前节点比父节点大，就交换
    
    while (array[index] > array[parseInt((index - 1) / 2)]) {
    
    swap(array, index, parseInt((index - 1) / 2));
    
    // 将索引变成父节点
    
    index = parseInt((index - 1) / 2);
    
    }
    
    }
    
    function heapify(array, index, size) {
    
    let left = index * 2 + 1;
    
    while (left
    // 判断左右节点大小
    
    let largest =
    
    left + 1
    // 判断子节点和父节点大小
    
    largest = array[index]
    if (largest === index) break;
    
    swap(array, index, largest);
    
    index = largest;
    
    left = index * 2 + 1;
    
    }
    
    }
    
    以上代码实现了小根堆，如果需要实现大根堆，只需要把节点对比反一下就好。
    
    插入排序
    
    将一个新的数，和前面的比较，只要当前数小于前一个则和前一个交换位置，否则终止；
    
    时间复杂度：O(N^2)；
    
    空间复杂度：O(1)
    
    以下是实现该算法的代码
    
    function insertSort(arr) {
    
    if(arr == null || arr.length
    pfor(var j = i - 1; j >= 0 && arr[j] > arr[j + 1]; j–) {
    swap(arr, j, j + 1);
    
    }
    
    }
    
    return arr;
    
    }
    
    function swap(arr, i, j){
    
    var temp = arr[i];
    
    arr[i] = arr[j];
    
    arr[j] = temp;
    
    }
    
    去掉一组整型数组重复的值
    
    这道问题出现在诸多的前端面试题中，主要考察个人对Object的使用，利用key来进行筛选。
    
    以下是实现该算法的代码
    
    let unique = function(arr) {
    
    let hashTable = {};
    
    let data = [];
    
    for(let i=0,l=arr.length;i
    phashTable[arr[i]] = true;/p pdata.push(arr[i]);/p p}/p p}/p preturn data/p p}/p pmodule.exports = unique;/p p快速排序/p p以下是实现该算法的代码/p pdef quick_sort(arr):/p pif len(arr) mid:
    right.append(item)
    
    else:
    
    left.append(item)
    
    return quick_sort(left)+[mid]+quick_sort(right)
    
    b = [11, 99, 33, 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36, 39, 66, 44, 22]
    
    print(quick_sort(b))
    
    无重复字符的最长子串
    
    给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。
    
    以下是实现该算法的代码
    
    var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
    
    let window = {};
    
    let left = 0, right = 0;
    
    let maxLen = 0, maxStr = ‘’;
    
    while (right
    let c = s[right];
    
    right++;
    
    if (window[c]) window[c]++;
    
    else window[c] = 1
    
    while (window[c] > 1) {
    
    let d = s[left];
    
    left++;
    
    window[d]–;
    
    }
    
    if (maxLen
    maxLen = right - left;
    
    }
    
    }
    
    return maxLen;
    
    };
    
    时间复杂度： O(n2)，其中 arr.indexOf() 时间复杂度为 O(n) ，arr.splice(0, index+1) 的时间复杂度也为 O(n)
    
    空间复杂度： O(n)
    
    队列
    
    队列和栈类似，不同的是队列是先进先出 (FIFO) 原则的有序集合，它的结构类似如下：
    
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    常见队列的操作有：enqueue(e) 进队、 dequeue() 出队、 isEmpty() 是否是空队、 front() 获取队头元素、clear() 清空队，以及 size() 获取队列长度。
    
    以下是实现该算法的代码
    
    function Queue() {
    
    let items = []
    
    this.enqueue = function(e) {
    
    items.push(e)
    
    }
    
    this.dequeue = function() {
    
    return items.shift()
    
    }
    
    this.isEmpty = function() {
    
    return items.length === 0
    
    }
    
    this.front = function() {
    
    return items[0]
    
    }
    
    this.clear = function() {
    
    items = []
    
    }
    
    this.size = function() {
    
    return items.length
    
    }
    
    }
    
    查找：从对头开始查找，从时间复杂度为 O(n)
    
    插入或删除：进栈与出栈的时间复杂度为 O(1)
    
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    由于篇幅原因，这里只能分享部分面试题截图，如有需要以上完整面试题宝典及答案PDF的，可以点击这里免费自取！！
    
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    面试总结
    
    其实整个备考的过程中，心态也是很重要的一部分，就好像我们当年高考的时候，心态一定要好。可能同学们经过很长的时间备考，然后投递了很多简历却没有面试机会。
    
    首先要看一下是不是简历写得不好，一般没有机会大部分都是因为这个原因，可以找一下师兄姐聊一下如何修改简历。然后重新投递试试。或者有了面试机会却没有下轮面试了，那就是可能因为你的技术不够扎实，好好准备自己的基础，我推荐你：
    
    写技术博客
    
    不用自己去搭建一个博客（要是可以就更好了），选择一个平台，CSDN或者掘金都是不错的平台，然后就可以开始你的表演了。可以写一些最近的学习心得，面试技巧以及黑科技工具的使用等等。写博客的好处有很多，不仅可以锻炼的表达逻辑，还可以巩固你的知识体系。两全其美，何乐而不为？
    
    自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
    
    深知大多数前端工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
    
    因此收集整理了一份《2024年Web前端开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
    
    既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！
    
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    [外链图片转存中…(img-9PIu1r6q-1712372093857)]
    
    [外链图片转存中…(img-P7CPum9P-1712372093858)]
    
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    [外链图片转存中…(img-ZZM0xmZr-1712372093859)]
    
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