xhc6666的博客

在源代码v1.4版本基础上，本地进行前后端分离部署开发这里我是进行了整合，把自己在拉取源代码到成功运行过程中的一些东西直接整合，根据下面的步骤即可成功运行

看看了解一下

1. tree shaking中文（摇树），webpack构建优化中重要一环。摇树用于清除我们项目中的一些无用代码，它依赖于ES中的模块语法。比如日常使用lodash的时候import _ from 'lodash'如果如上引用lodash库，在构建包的时候是会把整个lodash包打入到我们的bundle包中的。import _isEmpty from 'lodash/isEmpty';如果如上引用lodash库，在构建包的时候只会把isEmpty这个方法抽离出来再打入

字符串匹配算法是在一个字符串（称为文本）中查找另一个字符串（称为模式）出现的位置或者是否存在的算法。常见的字符串匹配算法包括暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法和Rabin-Karp算法。

难！！！！！有一定基础的看看😭😭

图的搜索算法：Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Floyd-Warshall 算法这里也比较麻，有基础的看一看😭

这里会很难，先记录一下，水平上来了再看吧 😭

分治算法（Divide and Conquer）是一种解决问题的算法思想，它将一个大问题分解成若干个规模较小的子问题，然后分别解决每个子问题，最后将子问题的解合并成原问题的解。

贪心算法是一种求解最优化问题的算法思想，其核心思想是每一步都选择当前状态下的最优解，以期望能够得到全局最优解。贪心算法常用于满足贪心选择性质的问题，即每一步的最优解可以导致最终的最优解。

是一种常用的解决优化问题的算法思想，它通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

递归是指在函数定义中调用自身的方法。在递归过程中，每次函数调用都会将问题分解为规模更小的子问题，直到达到递归的终止条件。递归算法通常包括两个要素：基本情况（终止条件）和递归情况（递归调用）。递归算法常用于解决树、图、排列组合等问题。

深度优先搜索也是一种用于图和树等数据结构中的搜索算法，它从起始顶点开始，尽可能深地搜索图的路径，直到找到目标顶点或者到达图的最大深度。在搜索过程中，如果碰到已经访问过的顶点或者搜索到了叶子节点，则回溯到上一个顶点进行继续搜索。广度优先搜索是一种用于图和树等数据结构中的搜索算法，它从起始顶点开始，逐层扩展搜索，先访问起始顶点的所有邻接顶点，然后再逐层访问它们的邻接顶点，直到找到目标顶点或遍历完整个图或树。线性搜索是一种简单直观的搜索算法，它逐个遍历数组中的元素，直到找到目标元素或遍历完整个数组。

选择排序是一种简单直观的排序算法，它首先在未排序的序列中找到最小（或最大）元素，然后将其放到序列的起始位置，接着从剩余的未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。堆排序利用了堆这种数据结构的特性，将待排序的列表构建成一个最大堆或最小堆，然后将堆顶元素与堆的最后一个元素交换，然后调整堆，使得剩余元素仍构成一个最大堆或最小堆，依次类推，直到所有元素都排序完毕。归并排序是一种分治算法，它将待排序的列表分为两个子序列，分别对两个子序列进行递归排序，然后将两个有序子序列合并成一个有序序列。

前端发送ajax请求的方法

手动清除watch监听

这段代码的主要目的是并发地发起多个请求，并将请求的结果存储在一个对象中，最后返回一个 Promise 对象，该对象将在所有请求完成后被调用，并返回最终的结果。代码实现了一个并发请求的功能。它使用了 JavaScript 的异步操作和 Promise 对象来处理并发请求。大致思路全在注释里了。

【代码】实操-JS删除链表的倒数第N个节点，一次循环解决。

JavaScript的代码执行顺序

JS数组去重方法

JS判断数据类型方法

CSS选择器的优先级

JS数据的扁平化处理

JS的Set的使用

JS数组的各个方法及其使用

Object_defineProperty的尝试

promise使用的一些尝试

自定义call/apply/bind函数

一些前端学习过程的自测练习题

个人在找工作过程中的一些面试点的大纲，具体信息了解可以自行再去搜索

JavascriptDOM简单笔记