为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要?

children: []

})

// 在这里要保存key对应的数组序号,不然还要涉及到查找

hashTable[tableData[i][keys[0]]] = { $$pos: len - 1 }

}

if(!hashTable[tableData[i][keys[0]]][tableData[i][keys[1]]]) {

let len = res[hashTable[tableData[i][keys[0]]].$$pos].children.push({

value: tableData[i][keys[1]],

children: []

})

hashTable[tableData[i][keys[0]]][tableData[i][keys[1]]] = { $$pos: len - 1 }

}

res[hashTable[tableData[i][keys[0]]]. p o s ] . c h i l d r e n [ h a s h T a b l e [ t a b l e D a t a [ i ] [ k e y s [ 0 ] ] ] [ t a b l e D a t a [ i ] [ k e y s [ 1 ] ] ] . pos].children[hashTable[tableData[i][keys[0]]][tableData[i][keys[1]]]. pos].children[hashTable[tableData[i][keys[0]]][tableData[i][keys[1]]].pos].children.push({

value: tableData[i][keys[2]]

})

}

return res

}

var data = [{

“province”: “浙江”,

“city”: “杭州”,

“name”: “西湖”

}, {

“province”: “四川”,

“city”: “成都”,

“name”: “锦里”

}, {

“province”: “四川”,

“city”: “成都”,

“name”: “方所”

}, {

“province”: “四川”,

“city”: “阿坝”,

“name”: “九寨沟”

}]

var keys = [‘province’, ‘city’, ‘name’]

console.log(transObject(data, keys))

还好keys的长度只有3,这种东西长了根本没办法写,很明显可以看出来这里面有重复的部分,可以通过循环搞定,但是想了很久都没有思路,就搁置了。

后来,有一天晚饭后不是很忙,就跟旁边做数据的同事聊了一下这个需求,请教一下该怎么用循环来处理。他看了一下,就问我:“你知道trie树吗?”。我头一次听到这个概念,他简单的给我讲了一下,然后说感觉处理的问题有些类似,让我可以研究一下trie树的原理并试着优化一下。

讲道理,trie树这个数据结构网上确实有很多资料,但很少有使用JavaScript实现的,不过原理倒是不难。尝试之后,我就将transObject的代码优化成了这样。(关于trie树,还请读者自己阅读相关材料)

var transObject = function(tableData, keys) {

let hashTable = {}, res = []

for (let i = 0; i < tableData.length; i++) {

let arr = res, cur = hashTable

for (let j = 0; j < keys.length; j++) {

let key = keys[j], filed = tableData[i][key]

if (!cur[filed]) {

let pusher = {

value: filed

}, tmp

if (j !== (keys.length - 1)) {

tmp = []

pusher.children = tmp

}

cur[filed] = { $$pos: arr.push(pusher) - 1 }

cur = cur[filed]

arr = tmp

} else {

cur = cur[filed]

arr = arr[cur.$$pos].children

}

}

}

return res

}

这样,解决方案就和keys的长短无关了。

这大概是我第一次,真正将数据结构的知识和前端项目需求结合在一起。

再谈谈我在面试遇到的问题


目前为止我参加过几次前端开发方面的面试,确实有不少面试官会问道一些算法。通常会涉及的,是链表、树、字符串、数组相关的知识。前端面试对算法要求不高,似乎已经是业内的一种共识了。虽说算法好的前端面试肯定会加分,但是仅凭常见的面试题,而不去联系需求,很难让人觉得,算法对于前端真的很重要。

直到有一天,有一位面试官问我这样一个问题,下面我按照自己的回忆把对话模拟出来,A指面试官,B指我:

A:你有写过瀑布流吗?

B:我写过等宽瀑布流。实现是当用户拉到底部的一定高度的时候,向后端请求一定数量的图片,然后再插入到页面中。

A:那我问一下,如何让几列图片之间的高度差最小?

B:这个需要后端发来的数据里面有图片的高度,然后我就可以看当前高度最小的是哪里列,将新图片插入那一列,然后再看看新的高度最小的是哪一列。

A:我觉得你没有理解我的问题,我的意思是如何给后端发来的图片排序,让几列图片之间的高度差最小?

B:(想了一段时间)对不起,这个问题我没有思路。

A:你是软件工程专业的对吧?你们数据结构课有没有学动态规划?

B:可能有讲吧,但是我没什么印象了。

对话大概就是这样,虽然面试最终还是pass了,但这个问题确实让我很在意,因为我觉得,高度差“最”小,真的能用很简单的算法就解决吗?

这个问题的实质,其实就是有一个数组,将数组元素分成n份,每份所有元素求和,如何使每份的和的差最小。

搜索上面这个问题,很快就能找到相关的解答,很基本的一类动态规划问题——背包问题。

之前我确实看过背包问题的相关概念(也仅仅是相关概念)。当时我看到这样一段话:

许多使用递归去解决的编程问题,可以重写为使用动态规划的技巧去解决。动态规划方案通常会使用一个数组来建立一张表,用于存放被分解成众多子问题的解。当算法执行完毕,最终的解将会在这个表中很明显的地方被找到。

后面是一个用动态规划重写斐波那契数列的例子。我看到它只是将递归的结果,保存在了一个数组中,就天真的以为动态规划是优化递归的一种方法,并没有深入去理解。

不求甚解,确实早晚会出问题的。当时我虽然以为自己知道了算法的重要性,但其实还是太年轻。

动态规划可以求解一类“最优解”问题,这在某种程度上让我耳目一新。由于本文主要还是为了说明数据结构与算法对于前端的意义,关于动态规划的细节,本文也不会涉及,而且水平确实也不够。网上有许多非常好的博文,尤其推荐《背包九讲》。

多说两句——一道思考题


将如下扁平对象,转为树形对象。parent字段为空字符串的节点为根节点:

var input = {

h3: {

parent: ‘h2’,

name: ‘副总经理(市场)’

},

h1: {

parent: ‘h0’,

name: ‘公司机构’

},

h7: {

parent: ‘h6’,

name: ‘副总经理(总务)’

},

h4: {

parent: ‘h3’,

name: ‘销售经理’

},

h2: {

parent: ‘h1’,

name: ‘总经理’

},

h8: {

parent: ‘h0’,

name: ‘财务总监’

},

h6: {

parent: ‘h4’,

name: ‘仓管总监’

},

h5: {

parent: ‘h4’,

name: ‘销售代表’

},

h0: {

parent: ‘’,

name: ‘root’

}

};

这个需求在前端其实也很实际,示例中的对象是一个公司组织结构图。如果需求是让你在前端用svg之类的技术画出这样一张图,就需要这个功能。(另外我想到的一种应用场景,就是在前端展示类似windows资源管理器的文件树)

我当时想了很久,没有想到一个循环解决的方法,后来在stackoverflow上找到了答案:

var plain2Tree = function (obj) {

var key, res

for(key in obj) {

var parent = obj[key].parent

if(parent === ‘’) {

最后

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。

深知大多数初中级Android工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长,自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。

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。

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由于文件比较大,这里只是将部分目录截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且会持续更新!
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