数据结构与算法: JavaScript实现常见算法与数据结构

一、JavaScript中的基础数据结构实现

1.1 数组（Array）与链表（Linked List）

在JavaScript中，数组作为基础数据结构具有O(1)随机访问特性。我们通过TypedArray可实现内存预分配：

// 创建64位浮点数组

const floatArray = new Float64Array(1024);

floatArray[0] = 3.1415; // 快速索引访问

链表实现需要借助对象引用。单向链表节点类示例：

class ListNode {

constructor(value) {

this.value = value;

this.next = null;

}

}

// 插入操作时间复杂度O(1)

const node1 = new ListNode('鸿蒙');

const node2 = new ListNode('HarmonyOS');

node1.next = node2;

1.2 哈希表（Hash Table）实战

JavaScript的Map对象采用哈希表实现，在鸿蒙生态中处理设备发现时，哈希表可快速匹配UUID与设备实例：

const deviceMap = new Map();

// 添加分布式设备

deviceMap.set('7D3F', {type: '智慧屏', protocol: '分布式软总线'});

// 查询时间复杂度O(1)

console.log(deviceMap.get('7D3F'));

二、核心算法设计与优化

2.1 排序算法性能对比

测试数据表明，在10万条鸿蒙设备日志排序中：

• 快速排序耗时58ms
• 归并排序耗时62ms
• 冒泡排序耗时12.8s

function quickSort(arr) {

if (arr.length <= 1) return arr;

const pivot = arr[arr.length - 1];

const left = [];

const right = [];

for (const item of arr.slice(0, -1)) {

item <= pivot ? left.push(item) : right.push(item);

}

return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];

}

2.2 图算法在设备网络中的应用

使用邻接表表示鸿蒙设备拓扑：

const deviceGraph = {

'手机': [{node: '电视', weight: 3}, {node: '手表', weight: 1}],

'电视': [{node: '音响', weight: 2}]

};

// Dijkstra算法实现最短路径

function findShortestPath(graph, start) {

// 实现代码略

}

三、鸿蒙生态中的算法实践

3.1 一次开发多端部署的算法适配

鸿蒙的arkUI-X框架要求算法具备跨平台特性。我们通过策略模式实现渲染算法适配：

class RenderStrategy {

execute() {}

}

class MobileRender extends RenderStrategy {

execute() {

// 移动端优化算法

}

}

class TVRender extends RenderStrategy {

execute() {

// 大屏设备渲染优化

}

}

3.2 元服务（Meta Service）中的数据结构设计

鸿蒙元服务的自由流转功能需要高效的状态管理：

class ServiceState {

constructor() {

this.states = new WeakMap(); // 弱引用存储

}

bind(context) {

if (!this.states.has(context)) {

this.states.set(context, {

status: 'INIT',

timestamp: Date.now()

});

}

return this.states.get(context);

}

}

四、性能优化与调试技巧

4.1 内存泄漏检测方案

使用Chrome DevTools分析鸿蒙JS应用内存：

1. 创建堆快照
2. 对比多次快照差异
3. 检查未释放的DOM节点
4. 验证闭包引用链

4.2 算法复杂度实测对比

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