是什么
通常面试的时候，面试官会提一些JS手写的面试题，主要是为了考察面试者JS 基础的掌握程度。
以下是整理收集的手写面试题，方便大家学习与巩固 JS 基础知识
实现类数组转化为数组
const arrayLike=document.querySelectorAll('div')
// 1.扩展运算符
[...arrayLike]
// 2.Array.from
Array.from(arrayLike)
// 3.Array.prototype.slice
Array.prototype.slice.call(arrayLike)
// 4.Array.apply
Array.apply(null, arrayLike)
// 5.Array.prototype.concat
Array.prototype.concat.apply([], arrayLike)
实现模板字符串解析功能
let template = '我是{{name}}，年龄{{age}}，性别{{sex}}'
let data = {
name: '姓名',
age: 18
}
function render (template, data) {
let computed = template.replace(/\{\{(\w+)\}\}/g, function (match, key) {
return data[key]
})
return computed
}
console.log(render(template, data)) // 我是姓名，年龄18，性别undefined
实现列表转成树形结构
const list = [
{
id: 1,
text: '节点1',
parentId: 0 //这里用0表示为顶级节点
},
{
id: 2,
text: '节点1_1',
parentId: 1 //通过这个字段来确定子父级
}
]
function listToTree (data) {
let temp = {}
let treeData = []
for (let index = 0; index < data.length; index++) {
const element = data[index]
temp[data[index]['id']] = element
}
for (let i in temp) {
if (+temp[i].parentId != 0) {
if (!temp[temp[i].parentId].children) {
temp[temp[i].parentId].children = []
}
temp[temp[i].parentId].children.push(temp[i])
} else {
treeData.push(temp[i])
}
}
return treeData
}
console.log(listToTree(list))
实现树形结构转成列表
const list = [
{
id: 1,
text: '节点1',
parentId: 0,
children: [
{
id: 2,
text: '节点1_1',
parentId: 1
}
]
}
]
function treeToList (data) {
let res = []
const dfs = tree => {
tree.forEach(item => {
if (item.children) {
dfs(item.children)
delete item.children
}
res.push(item)
})
}
dfs(data)
return res
}
console.log(treeToList(list))
冒泡排序--时间复杂度 n^2
function bubbleSort(arr) {
// 缓存数组长度
const len = arr.length;
// 外层循环用于控制从头到尾的比较+交换到底有多少轮
for (let i = 0; i < len; i++) {
// 内层循环用于完成每一轮遍历过程中的重复比较+交换
for (let j = 0; j < len - 1; j++) {
// 若相邻元素前面的数比后面的大
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
// 交换两者
[arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];
}
}
}
// 返回数组
return arr;
}
// console.log(bubbleSort([3, 6, 2, 4, 1]));
选择排序--时间复杂度 n^2
function selectSort(arr) {
// 缓存数组长度
const len = arr.length;
// 定义 minIndex，缓存当前区间最小值的索引，注意是索引
let minIndex;
// i 是当前排序区间的起点
for (let i = 0; i < len - 1; i++) {
// 初始化 minIndex 为当前区间第一个元素
minIndex = i;
// i、j分别定义当前区间的上下界，i是左边界，j是右边界
for (let j = i; j < len; j++) {
// 若 j 处的数据项比当前最小值还要小，则更新最小值索引为 j
if (arr[j] < arr[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
// 如果 minIndex 对应元素不是目前的头部元素，则交换两者
if (minIndex !== i) {
[arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];
}
}
return arr;
}
// console.log(quickSort([3, 6, 2, 4, 1]));
插入排序--时间复杂度 n^2
function insertSort(arr) {
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
let j = i;
let target = arr[j];
while (j > 0 && arr[j - 1] > target) {
arr[j] = arr[j - 1];
j--;
}
arr[j] = target;
}
return arr;
}
// console.log(insertSort([3, 6, 2, 4, 1]));
快排--时间复杂度 nlogn~ n^2 之间
function quickSort(arr) {
if (arr.length < 2) {
return arr;
}
const cur = arr[arr.length - 1];
const left = arr.filter((v, i) => v <= cur && i !== arr.length - 1);
const right = arr.filter((v) => v > cur);
return [...quickSort(left), cur, ...quickSort(right)];
}
// console.log(quickSort([3, 6, 2, 4, 1]));
归并排序--时间复杂度 nlog(n)
function merge(left, right) {
let res = [];
let i = 0;
let j = 0;
while (i < left.length && j < right.length) {
if (left[i] < right[j]) {
res.push(left[i]);
i++;
} else {
res.push(right[j]);
j++;
}
}
if (i < left.length) {
res.push(...left.slice(i));
} else {
res.push(...right.slice(j));
}
return res;
}
function mergeSort(arr) {
if (arr.length < 2) {
return arr;
}
const mid = Math.floor(arr.length / 2);
const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));
const right = mergeSort(arr.slice(mid));
return merge(left, right);
}
// console.log(mergeSort([3, 6, 2, 4, 1]));
二分查找--时间复杂度 log2(n)
function search(arr, target, start, end) {
let targetIndex = -1;
let mid = Math.floor((start + end) / 2);
if (arr[mid] === target) {
targetIndex = mid;
return targetIndex;
}
if (start >= end) {
return targetIndex;
}
if (arr[mid] < target) {
return search(arr, target, mid + 1, end);
} else {
return search(arr, target, start, mid - 1);
}
}
// const dataArr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];
// const position = search(dataArr, 6, 0, dataArr.length - 1);
// if (position !== -1) {
// console.log(`目标元素在数组中的位置:${position}`);
// } else {
// console.log("目标元素不在数组中");
// }
