讲师Ramroll根据多年前端开发+架构经验，总结出一套完善的学习方法，针对已经有javascript基础的同学进行集训，在2-3个月内突破瓶颈达到大厂资深岗的算法要求（阿里P7，百度T6）。

    课程的主旨是提升学员的思考、专注能力，开阔视野并提升技能，课程取材自国内外优秀的教材、经典代码、实战问题、面试题等，包括： 1. 课程取材自《算法导论》《算法》等经典书籍 2. leetcode、codewars等算法网站 3. 开源社区的源代码(React/Redux/Ramda/Rx等） 4. 讲师ramroll在多年前端架构过程中遇到的问题 5. 近年来大厂的前端面试题目

    课程中除了有大量的理论知识，还有100多个例子和100多道习题，习题都有详细地解答，部分困难的习题会在习题课上讲解。通过这样的训练，可以在短短2-3个月内提升到「资深岗」的程序和算法水平。课程除了帮助学员在面试「高级」「资深」岗位时，获得优势外，学习算法对提升coding速度、质量，阅读源代码、提升架构能力都有很大的好处。

    其实相比应用和创造，对于大多数「菜鸟」们来说，学习算法还有另一个重要的目的，就是「写好程序」。看似简单的四字，却需要耗费数年寒暑。境界提升之后，编码的速度和质量都会有一个大的飞跃，这就为「就业」和「创业」提供了一大依恃。当然对于笔者而言，之所以一直学习算法还有一个显而易见的原因——兴趣！看到复杂的计算过程，被自己写的算法替代，变成一个「规范」的计算过程，效率是别人的几十倍，是一件非常开心的事情。

    课程结束后，会安排学员参加「珠峰算法I考试」。「算法I」考试，每隔半年一次考试，届时，会邀请业界大牛共同出题。同时，会有严格考场秩序。通过后，证书可查。通过考试的同学，将被证明拥有「资深工程师」相当的算法能力，同时学员会得到珠峰和讲师本人的重点培养。除了长期指导、面试辅导辅导外，还会在未来1-2年内创造机会进入大厂相应岗位的机会。没有通过考试的同学，可以免费在后续算法课程中学习，并争取在下次考试中取得好的成绩。

课程大纲
第1章：前端数据处理

• 前端处理数据的场景
• 数据的流处理(map/reduce/filter/zip/flatten/permuations…)
• 排序和分组
• 用函数式编程库Ramda更好地处理数据
• 用ES6 Iterator+Generator提高算法的健壮性
• 其他数据处理问题精选
  • 倒排表
  • 笛卡尔积
• 习题

• 前端递归的场景
• 用科学的方法思考递归——分段函数
• 经典问题
  • 斐波那契数列
  • 数组的flatten
  • 全排列
• 前端递归问题精选
  • 深拷贝/深比较
  • DOM遍历（获取元素的绝对坐标)
  • DOM的查询（CSS选择器）的实现
• 习题

• KMP算法
• 正则表达式
• 前端问题精选
  • 输入验证
  • 替换HTML
  • 构建模板引擎原理
  • 路由解析引擎原理
• 习题

• 闭包
• bind/call/apply
• 函数节流
• 柯里化
• Y-组合子
• 函数节流
• 基于柯里化的函数式编程框架ramda的原理
  • 作为框架基础的柯里化
  • Hindley-Milner 类型系统
  • 部分高阶函数精选
• 习题

• 什么是算法？
• 算法的计算模型
  • 内存/CPU/线程/进程/缓存
  • 时间复杂度
  • 空间复杂度
• 复杂度分析
  • map/reduce的时间复杂度
  • 笛卡尔积的时间复杂度
  • 计算DOM元素绝对坐标的时间复杂度
  • 全排列的时间复杂度和空间复杂度
• 排序算法精选
  • 插入排序
  • 冒泡排序
  • 合并排序和分治策略
  • 快速排序
  • 桶排序
• 算法的分析方法（归纳和演绎）
• 习题

• 栈和队列
• 链表
• 树
• 哈希表
• Facebook Immutable框架介绍
• 问题精选
  • 操作系统调度问题
  • 循环链表和轮播图
  • 字典树和输入提示问题
• 习题

• 应用场景介绍
• 集合产生问题
• 八皇后问题
• 解决数独问题
• 寻路和A*
• 习题

• 应用场景介绍
• 钢条切割问题
• 最长子串/子序列
• 最优二项搜索树
• 习题

• DOM-DIFF 算法和树的编辑距离
• 超大瀑布流和虚拟化
• 插值、运动函数和贝塞尔曲线
• 数据可视化基础算法介绍
• 习题

• 机器学习简介
• 模型、测试和训练
• 分类问题
• 神经网络介绍
• 习题