在 JavaScript（包括 Node.js 环境）中，数据类型和数据结构是构建程序的基础。以下是 Node.js 中常用的数据类型和数据结构的详细说明：

一、基本数据类型（Primitive Types）

Number

表示整数或浮点数（64 位双精度浮点型），例如：42、3.14、-100。
特殊值：Infinity（无穷大）、-Infinity（负无穷）、NaN（非数字，如 0/0）。

String

表示文本数据，由 Unicode 字符组成，可用单引号、双引号或反引号包裹，例如：'hello'、"world"、Node.js。
不可变：字符串一旦创建，其内容无法修改（修改会生成新字符串）。

Boolean

表示逻辑值，仅有两个可能：true（真）或 false（假）。

Null

表示 “空值”，主动定义一个空对象或空引用，例如：let a = null（类型为 object，历史遗留问题）。

Undefined

表示 “未定义”，变量声明后未赋值时的默认值，例如：let b; console.log(b); // undefined。

Symbol（ES6 新增）

表示唯一的、不可变的标识符，常用于对象属性的唯一键，例如：const s = Symbol('id');。

BigInt（ES2020 新增）

表示任意精度的整数，用于超过 Number 最大安全值（2^53 - 1）的场景，结尾加 n，例如：9007199254740993n。

二、引用数据类型（Reference Types）

引用类型存储的是值的引用（内存地址），变量指向的是对象在内存中的位置，而非值本身。Node.js 中主要包括：

Object

最基础的引用类型，用于存储键值对集合，键可以是字符串或 Symbol，值可以是任意类型。

const obj = {
  name: 'Node.js',
  version: '18.x',
  isStable: true
};

Array

有序的元素集合，长度动态可变，元素可以是任意类型（包括混合类型）。

const arr = [1, 'hello', true, { key: 'value' }];

Function

可执行的代码块，也是一种特殊的对象，可作为参数传递或作为返回值

function add(a, b) { return a + b; }
const multiply = (a, b) => a * b;

Date

用于处理日期和时间，基于时间戳（自 1970-01-01 00:00:00 UTC 起的毫秒数）。

const now = new Date();
console.log(now.toLocaleString()); // 本地时间字符串

RegExp

正则表达式，用于匹配字符串模式，由模式和修饰符组成。

const pattern = /hello/i; // 不区分大小写匹配 "hello"
console.log(pattern.test('Hello')); // true

Map（ES6 新增)

键值对集合，键可以是任意类型（包括对象），且能保持插入顺序，比普通对象更适合频繁增删键的场景。

const map = new Map();
map.set('name', 'Node.js');
map.set(123, 'number key');
console.log(map.get('name')); // "Node.js"

Set（ES6 新增）

唯一值的集合（无重复元素），值可以是任意类型，常用于去重或判断元素是否存在。

const set = new Set([1, 2, 2, 3]);
console.log([...set]); // [1, 2, 3]（自动去重）

Buffer（Node.js 特有）

用于处理二进制数据（如文件、网络流），是 Node.js 对 Uint8Array 的扩展，长度固定

const buf = Buffer.from('hello', 'utf8');
console.log(buf.toString('base64')); // 二进制转Base64

其他特殊对象

Error：表示错误信息，包括 SyntaxError、TypeError 等子类。
Promise：用于异步操作的结果处理（ES6 新增）。
WeakMap/WeakSet：弱引用集合，键 / 值为对象时不阻止垃圾回收，适合临时缓存。

数据类型检测方法

typeof：适合检测基本类型（除 null 外）和 function。

typeof 42; // "number"
typeof 'hello'; // "string"
typeof true; // "boolean"
typeof undefined; // "undefined"
typeof Symbol(); // "symbol"
typeof 123n; // "bigint"
typeof function(){}; // "function"
typeof null; // "object"
typeof {}; // "object"（注意：null 会返回 "object"）

instanceof：适合检测引用类型（基于原型链）

[] instanceof Array; // true
new Date() instanceof Date; // true

Object.prototype.toString.call()：最准确的通用检测方法。

Object.prototype.toString.call(null); // "[object Null]"
Object.prototype.toString.call([]); // "[object Array]"
Object.prototype.toString.call(new Map()); // "[object Map]"

数据结构

数据结构是计算机中组织和存储数据的方式，不同的数据结构适用于不同的场景，影响着程序的效率。常见的数据结构可分为线性结构、树形结构、图形结构和其他结构四大类

线性结构（元素间为一对一关系）

数组（Array）

特点：连续存储元素，通过索引（下标）快速访问，长度固定（静态数组）或动态可变（动态数组）。
优势：随机访问速度快（时间复杂度 O (1)）。
劣势：插入 / 删除中间元素效率低（需移动其他元素，O (n)）。
应用：存储有序数据，如列表、矩阵等。

链表（Linked List）

特点：元素（节点）通过指针 / 引用连接，不要求连续存储，分为单链表、双链表、循环链表。
优势：插入 / 删除元素效率高（只需修改指针，O (1)），长度动态扩展。
劣势：随机访问效率低（需从头遍历，O (n)）。
应用：实现队列、栈、哈希表冲突解决等。

栈（Stack）

特点：遵循 “后进先出”（LIFO）原则，仅允许在栈顶插入（push）和删除（pop）。
实现：可用数组或链表实现。
应用：函数调用栈、表达式求值、括号匹配等。

队列（Queue）

特点：遵循 “先进先出”（FIFO）原则，允许在队尾插入（enqueue）、队头删除（dequeue）。
变种：双端队列（Deque，两端均可操作）、优先队列（按优先级出队）。
应用：任务调度、BFS（广度优先搜索）、缓冲处理等。

字符串（String）

特点：由字符组成的有序序列，可视为特殊的数组（元素为字符）。
特性：不可变（如 JavaScript 字符串）或可变（如 C++ 的 string）。
应用：文本处理、模式匹配等。

树形结构（元素间为一对多关系）

二叉树（Binary Tree）

特点：每个节点最多有两个子节点（左子树、右子树）。
特殊类型：

满二叉树：所有叶子节点在同一层，非叶子节点均有两个子节点。

完全二叉树：除最后一层外，其他层节点数满，最后一层左对齐。
应用：二叉搜索树、堆、哈夫曼树等的基础。

二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）

特点：左子树所有节点值 <根节点值，右子树所有节点值> 根节点值（左小右大）。
优势：查找、插入、删除效率高（平衡时 O (log n)）。
问题：可能退化为链表（如有序插入时），效率降至 O (n)。

平衡二叉树（AVL Tree）

特点：左右子树高度差不超过 1，通过旋转（左旋、右旋）保持平衡。
优势：解决 BST 失衡问题，确保操作效率稳定在 O (log n)。
红黑树（Red-Black Tree）
特点：通过颜色（红 / 黑）和规则保证 “黑平衡”（最长路径不超过最短路径 2 倍），旋转操作更少。
应用：C++ map、Java TreeMap 等集合的底层实现。

堆（Heap）

特点：完全二叉树结构，分为大顶堆（父节点 ≥ 子节点）和小顶堆（父节点 ≤ 子节点）。
应用：优先队列、堆排序、Top K 问题等。

字典树（Trie）

特点：多叉树，用于存储字符串，共享前缀以节省空间。
应用：前缀匹配、自动补全、拼写检查等。

线段树（Segment Tree）

特点：用于区间查询和更新（如区间求和、最大值），每个节点代表一个区间。
优势：区间操作效率高（O (log n)）。

图形结构（元素间为多对多关系）

图（Graph）

特点：由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，边可带权值，分为有向图（边有方向）和无向图（边无方向）。
表示方法：邻接矩阵（二维数组）、邻接表（链表 / 数组 + 链表）。
遍历算法：DFS（深度优先搜索）、BFS（广度优先搜索）。
应用：社交网络、路径规划（如最短路径 Dijkstra 算法）、网络拓扑等。

其他结构

哈希表（Hash Table）

特点：通过哈希函数将键（Key）映射到存储地址，实现快速查找（理想 O (1)）。
冲突解决：开放寻址法（如线性探测）、链地址法（链表存储冲突元素）。
应用：字典、缓存、数据库索引等（如 JavaScript 对象、Python 字典）。

集合（Set）

特点：存储唯一元素，无重复值，支持添加、删除、查找操作。
实现：基于哈希表或二叉搜索树。
应用：去重、交集 / 并集 / 差集计算。

堆（Heap）

（见树形结构中的堆，常单独归类为抽象数据类型）

布隆过滤器（Bloom Filter）

特点：空间高效的概率型数据结构，用于判断元素 “可能存在” 或 “一定不存在”。
优势：插入和查询快（O (k)，k 为哈希函数个数），内存占用小。
劣势：有假阳性（误判存在），不支持删除。
应用：缓存穿透防护、海量数据去重等。