上一篇我们学了对象和类，知道了怎么用对象组织数据、用 class 批量创建对象。这篇是整个 JavaScript 教程中最重要的一篇，我们要学习刷算法题时最常用的数据结构。
算法题的本质就是对数据结构进行操作，如果你不熟悉这些数据结构的基本用法，看算法代码就会一头雾水。好消息是，JavaScript 的数据结构 API 非常直观，你不需要记住所有方法，只需要掌握最常用的那几个操作就够了。用多了自然就记住了，忘了随时可以回来查。
数组 Array
数组是最基础也最常用的数据结构，没有之一。刷算法题时，几乎每道题都会用到数组。
创建与初始化
这里要特别注意 new Array(5).fill(0) 这个写法，刷题时创建固定长度的数组（比如 dp 数组、visited 数组）都是这个套路。
常用方法
数组的增删方法很多，但刷题时最常用的就那几个，来过一遍：
重点记住这几个：push/pop 操作尾部，unshift/shift 操作头部，splice 操作任意位置，slice 截取子数组。其中 push 和 pop 用得最多，因为它们的时间复杂度是 O(1)。
splice 和 slice 名字很像，容易搞混。记住：splice 会修改原数组（切开再拼接），slice 不修改原数组（只是切一片出来）。
遍历方式
数组遍历有好几种写法，各有各的用处：
刷题时用得最多的是经典 for 循环和 for...of。map/filter/reduce 在处理数据时很好用，但在性能敏感的算法题中，普通 for 循环效率最高。
建议：需要索引时用 for，不需要索引时用 for...of，其他看心情。
二维数组
二维数组在矩阵、网格、动态规划等场景中非常常用。JavaScript 创建二维数组有个坑，需要特别注意：
这个坑一定要避开：new Array(3).fill(new Array(4).fill(0)) 看起来没问题，但 fill 填充的是同一个数组的引用，三行指向同一个数组对象，改一行三行一起变。用 Array.from 配合箭头函数，每次调用都会创建一个新的数组，就没这个问题了。
字符串 String
基本操作
字符串在算法题中也很常用。JavaScript 的字符串有一个非常重要的特点：不可变（immutable）。一旦创建就不能修改其中的某个字符。
字符串不可变这一点很重要。在需要频繁修改字符的场景（比如翻转字符串），通常的做法是先 split('') 转成数组，操作完再 join('') 转回字符串。
常用方法
刷题中最常用的组合是 split + join。因为字符串不可变，很多时候需要先 split 成数组，处理完再 join 回来。比如翻转字符串就是 s.split('').reverse().join('')。
字符与 ASCII
处理字符和 ASCII 码的转换在算法题中经常遇到，比如统计字母频率、判断字符类型等：
charCodeAt(0) 中的 0 表示取字符串第 0 个字符的编码。因为 JavaScript 中单个字符也是字符串类型，所以要指定索引。
字母频率统计是刷题的经典操作：用一个长度为 26 的数组，charCodeAt(0) - 97 把 'a'~'z' 映射到索引 0~25。上一篇提过模板字符串，这里就不赘述了。
哈希表 Map
这里只讲怎么用，关于哈希表的底层原理，后面的 哈希表核心原理 会详细讲解。
为什么用 Map
JavaScript 有两种东西可以当哈希表用：普通对象 {} 和 Map。刷算法题时推荐用 Map，原因有两个：
- 键可以是任意类型。普通对象的键只能是字符串或 Symbol，而
Map的键可以是数字、对象、数组等任何类型。 - 遍历是按插入顺序的，行为更可预测。
经典用法：频率统计
Map 在算法题中最常见的用法就是统计元素出现的频率：
freq.get(n) || 0 这个技巧很常用：如果 n 不在 map 中，get 返回 undefined，undefined || 0 的结果是 0，于是就从 0 开始计数。这是一个非常地道的 JavaScript 写法。
哈希集合 Set
Set 是一种不允许重复元素的集合。它的操作和 Map 很像，只不过只有"键"没有"值"。
[...new Set(arr)] 这一行做了三件事：1) 用数组创建 Set（自动去重）；2) 用扩展运算符 ... 把 Set 展开；3) 用方括号包成新数组。这是 JavaScript 去重的经典写法。
栈（数组模拟）
栈是后进先出（LIFO）的数据结构，JavaScript 没有内置的栈，但直接用数组就能完美模拟。关于栈和队列的底层原理，后面的 队列/栈基本原理 会详细讲解，这里先学会怎么用就行。
栈的操作总结：
- 入栈：
stack.push(x) - 栈顶：
stack[stack.length - 1] - 出栈：
stack.pop() - 判空：
stack.length === 0
这四个操作在括号匹配、单调栈、表达式求值等算法题中用得非常多。来看一个经典的栈应用：
队列（数组模拟）
队列是先进先出（FIFO）的数据结构，在 BFS（广度优先搜索）中必用。
队列的操作总结：
- 入队：
queue.push(x) - 队头：
queue[0] - 出队：
queue.shift() - 判空：
queue.length === 0
关于 shift 的性能问题：shift() 每次出队都要把后面的元素全部往前挪一位，时间复杂度是 O(n)。对于一般的算法题来说够用了，但如果数据量很大（比如几十万级别的 BFS），shift 可能会比较慢。这时候可以用下标来模拟队列：
用 head 指针模拟出队，入队还是用 push，这样入队和"出队"都是 O(1)。代价是前面已经出队的元素不会被回收，会多占一些内存。但对于算法题来说，这点内存完全不是问题。
优先队列
优先队列（堆）是一种特殊的队列，每次出队的不是最先入队的元素，而是优先级最高（或最低）的元素，在 Dijkstra 最短路、任务调度、Top-K 等算法题中非常常用。关于堆的底层原理，后面的 二叉堆核心原理 会详细讲解。
JavaScript 没有内置优先队列，但在 LeetCode 和本站的判题环境中，@datastructures-js/priority-queue 这个库是全局可用的，不需要 require，直接用就行。
记住这两个比较函数：
- 小顶堆（最小值先出）：
(a, b) => a - b - 大顶堆（最大值先出）：
(a, b) => b - a
这和 sort 的比较函数逻辑一样，很好记。
在很多算法题中，堆里存的不是简单的数字，而是包含多个信息的数组。比如 Dijkstra 算法中存 [距离, 节点编号]：
小结
把这篇的数据结构和核心操作汇总一下：
| 数据结构 | JS 类型 | 核心操作 |
|---|---|---|
| 数组 | [] / Array | push()、pop()、splice()、slice()、length |
| 二维数组 | Array.from | Array.from({length: m}, () => new Array(n).fill(0)) |
| 字符串 | String | split()、join()、includes()、indexOf()、slice() |
| 字符编码 | — | charCodeAt()、String.fromCharCode() |
| 哈希表 | Map | set()、get()、has()、delete()、size |
| 哈希集合 | Set | add()、has()、delete()、size |
| 栈 | []（数组模拟） | push() 入栈、pop() 出栈、arr[arr.length-1] 栈顶 |
| 队列 | []（数组模拟） | push() 入队、shift() 出队、arr[0] 队头 |
| 优先队列 | PriorityQueue | push()、pop()、front()、isEmpty()、size() |
不需要一次记住所有方法，用多了自然就熟了。下一篇会讲一些刷算法题时的常用技巧，比如排序、数学运算、ACM 模式的输入输出等。学完就可以正式开始刷题了。