掌握JavaScript算法与数据结构非必需，除非准备面试、优化高频前端逻辑或维护定制工具库；面试重在问题建模、数据结构选型（如Map/Set）、排序稳定性、双指针优化及分片处理等实战能力。
不需要专门为了“掌握 JavaScript 的算法与数据结构”而学——除非你正在准备技术面试、优化高频运行的前端逻辑（比如可视化渲染、编辑器协同、大型表单校验），或者维护一个需要深度定制的工具库。
面试中 leetcode 题和真实业务代码差异很大，但考察点很具体
面试官不真指望你手写红黑树，而是看你在约束下能否：
- 快速识别问题属于哪类模型（如滑动窗口、拓扑排序、DFS 回溯）
- 用
Map而不是Object处理键为数字/对象的查找（避免原型污染和类型隐式转换） - 意识到
Array.prototype.sort()在 V8 中对 >10 个元素用快排，但不稳定；需要稳定排序得自己实现或用localeCompare+sort - 写出带 early return 的双指针，而不是嵌套两层
for循环导致 O(n²) 在长列表中卡顿
Array 和 Set 的选择直接影响运行时性能
前端常见场景：用户选中 5000 行表格数据，要实时过滤出已存在于某白名单中的项。
- 用
whitelistArr.includes(item.id)：每次 O(n)，总耗时可能超 2s - 改用
const whitelistSet = new Set(whitelistArr)+whitelistSet.has(item.id)：每次 O(1)，总耗时压到 20ms 内 - 注意：
Set不能存NaN以外的非原始值？错——Set是引用相等判断，对象即使属性相同也视为不同项
递归爆栈？不是必须改成迭代，而是先确认是否真需要深遍历
很多所谓“树形结构处理”，实际只需要一层子节点展开（比如菜单折叠/展开），或用 BFS 控制深度（如只加载三级以内组织架构）。
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JSON.parse()本身就有 10 层默认递归限制，自定义解析器若没设maxDepth容易静默失败 - 用
requestIdleCallback分片处理深层嵌套，比强行转成栈模拟更贴近浏览器调度机制 - 真正该警惕的是无限递归：比如在
Proxy的gettrap 中又触发了同 key 的读取，没加访问标记就会爆栈
算法不是炫技工具，它是在内存、时间、可维护性之间做显式权衡的说明书。多数时候，一行 filter().map() 比手写归并更可靠；但当你发现某个操作在用户滚动时持续掉帧，就得打开 performance 面板，看是算法复杂度卡住了，还是 GC 频繁——这时候，知道该查 Map 还是 WeakMap，比背诵快排分区逻辑重要得多。
