本文参考： Object.assign 原理及其实现 需求场景 上一篇文章：手写实现深拷贝中，我们讲了浅拷贝和深拷贝，也实现了深拷贝方案。...这往往不符合我们的需求场景，讲个实际中常接触的场景： 在一些表单操作页面，页面初始化时可能会先前端本地创建一个对象来存储表单项，对象中可能会有一些初始值，然后访问了后台接口，读取当前页的表单数据，后台返回了...[node.key] = hash.get(node.data); isPropertyDone = true;...() 日期这些类型的数据 为了解决循环引用和引用关系丢失问题而加入的 hash 缓存无法识别一些属性冲突场景，导致同时存在冲突和循环引用时，拷贝的结果可能有误 等等未发现的逻辑问题坑 虽然有一些小问题，...但基本适用于大多数场景了，出问题时再想办法慢慢填坑，目前这样足够使用了，而且，当目标对象是空对象时，此时也可以当做深拷贝来使用。
【第四步】：将键值对添加到table数组中 当table[i]返回结果为null时，则键键值对封装为Node对象并存入到table[i]的位置。...当table[i]返回结果不为null时，则意味着table[i]存储的是单链表。...我们首先遍历单链表，如果遍历出来节点的 key和添加键值对的key相同，那么就执行覆盖操作；如果遍历出来节点的key和添加键值对的key都不同，则就将键键...null时，则证明单链表存在，那么就遍历整个单链表。...key在链表中不存在，则直接返回null即可。
)-合并两个有序链表,删除排序数组中的重复项,JavaScript笔记｜刷题打卡-3月2日 力扣 (LeetCode)-最大子序和,JavaScript数据结构与算法（数组）｜刷题打卡-3月3日 针对CSS...Vue商城开发 | 技术点评-3月6日 力扣 (LeetCode)-加一，队列 ｜刷题打卡-3月7日 JavaScript数据结构之链表 | 技术点评-3月8日 JavaScript的数据结构-集合 ｜...文章公众号首发，关注 程序员哆啦A梦 第一时间获取最新的文章 ❤️笔芯❤️~ 栈，队列，链表，集合，字典和散列表 树 树是一种分层数据的抽象模型，最常见的树的例子是家谱或是公司的组织架构图。...另一个指向右侧子节点 insert(key)，向树中插入一个新的键 search(key)，在树中查找一个键，如果节点存在，则返回true；如果不存在，则返回false inOrderTraverse，...return false; } if (key < node.key){ //如果要找的键比当前的节点小 return searchNode(node.left, key); //那么继续在左侧的子树上搜索
所有的字典和自由链表操作均应具有 O(1)的期望运行时间。该自由链表需要是双向链表吗?或者，是不是单链表就足够了呢?...因为在单链表中，删除一个节点需要遍历整个链表找到该节点，而在双向链表中，删除一个节点只需要找到前一个节点即可。因此，对于频繁进行插入和删除操作的散列表来说，使用双向链表可以提供更好的性能。...6.当需要获取一个元素时，首先计算出该元素在数组中的槽位索引。如果该槽位已经被占用，则直接返回该槽位的元素。否则，返回空。 对于自由链表的实现，可以使用双向链表或单链表都可以。...双向链表可以在删除元素时不需要修改前后元素的指针，但会增加存储空间和维护成本。单链表可以节省存储空间和维护成本，但在删除元素时需要修改前后元素的指针。...3.释放元素：当需要释放一个已存在的元素时，我们将该槽位标记为未占用，并将其添加到自由链表的头部。 4.查找元素：要查找一个元素，我们可以使用散列函数将其键转换为索引，并在相应的槽位中查找。
特殊情况：当我们的二分搜索树为满二叉树时，来进行分析二分搜索树的高度和节点个数之间的关系。满二叉树就是除了叶子节点外，其他每个节点的左孩子和右孩子都不为空。...注意：上面我们是根据二分搜索树是满二叉树的情况下推导出来的时间复杂度为O(logn)，但当我们向二分搜索树中按顺序添加这些数据时，二分搜索树就会退化成一个链表，这时我们的二分搜索树的时间复杂度就为log...映射 Map Map是一种用来存储（键，值）数据对的数据结构（key,value）；根据键（key）寻找值（value），非常容易使用链表或者二分搜索树来实现，当然Map中的key是不允许重复的。...Map接口中常用的操作如下： /** * 定义Map接口，由于Map是用来存储数据对的数据结构，所以定义时需要两个泛型 * @param 键的类型使用泛型代替 * @param 值的类型使用泛型代替...boolean isEmpty(); } 基于链表实现映射 我们在之前实现的链表中的节点，只包含一个数据E，由于这里Map是存储的一个数据对，所以我们我们链表中的节点需要存储两个数据，分别是key
前一篇文章我们学会了第一个非顺序数据结构hashMap，那么这一篇我们来学学树，包括树的概念和一些相关的术语以及二叉搜索树的实现。唉？为什么不是树的实现，不是二叉树的实现。偏偏是二叉搜索树的实现？...树是一种非线性数据结构，直观的看，它是数据元素（在树中称为节点）按分支关系组织起来的结构，很像自然界中的树那样。在现实生活中，最常见的例子就是家谱或者公司的组织架构图。...首先，要告诉大家的是，在链表中，我们称每一个节点本身称作节点，但是在树中，我们叫它键。唉？我好像看到了链表？树跟链表有毛关系？嗯。。。确实没关系，但是我们要实现树的方式却跟链表有关系。...1、insert(key)：像树中插入一个新的键。 2、search(key)：在树中查找一个键。 3、inOrderTraverse：中序遍历。 ...其实如果大家看过前面的文章，这里的BinarySearchTree的实现其实并没有多复杂，而需要注意的是remove一个节点时在对不同的情况的处理方法。
return null; } findNode是containsKey和get所使用的一个私有方法；它不是Map接口的一部分。...但是对于containsValue，我们必须搜索值，而不是键；BST 的特性不适用于值，因此我们必须搜索整个树。...一般来说，树的形状取决于键和添加顺序。 为了看看这在实践中是怎么回事，我们将用两个样本数据集来测试我们的实现：随机字符串的列表和升序的时间戳列表。...每次我们调用它时，我们得到一个更大的数字。当我们将这些时间戳转换为字符串时，它们按字典序增加。...这种树的高度正比于n，不是logn，所以get和put的性能是线性的，不是对数的。 图 13.1 显示了平衡和不平衡树的示例。在平衡树中，高度为4，节点总数为2^4 - 1 = 15。
让我们一起来探讨js数据结构中的树。这里的树类比现实生活中的树，有树干，树枝，在程序中树是一种数据结构，对于存储需要快速查找的数据非有用，它是一种分层数据的抽象模型。...key; this.left = null; this.right = null; } // 根节点 let root = null; } 我们将使用和链表类似的指针方式去表示节点之间的关系...，如果不了解链表，请看我后序的文章《如何实现单向链表和双向链表》。...搜索树中的值 在树中有三种经常执行的搜索类型：最大值，最小值，特定的值。...，这里我们会使用和min类似的实现去写一个发现最小节点的函数，当要删除的节点有两个子节点时，我们要将当前要删除的节点替换为子节点中最大的一个节点的值，然后将这个子节点删除。
本文参考：面试题之如何实现一个深拷贝 基础理论 拷贝的基础是赋值，在 js 中，将一个变量赋值给另一个变量时，有两种场景： 基本类型数据的值拷贝 引用类型数据的引用拷贝 var a = 1; var...而尾递归，让递归函数的最后一行执行的代码都是调用自身，这就意味着，在递归调用自身时，当前函数的职责已结束，那么 EC 其实就可以从 ECS 中移出了，这样一来，不管递归层次多深，始终都只有一个递归函数的...但遍历树结构数据，除了使用递归方案外，也可以使用循环来遍历，但是需要借助相应的数据结构。 当使用循环来遍历树，且深度优先时，那么就需要借助栈；如果是广度优先时，则是需要借助队列。...node.target[node.key] = hash.get(node.data); } else { let target;...所以，对于规范的 json 对象来说，如果需要进行深拷贝，那么就可以使用这种方案。 通俗点说，在项目中的使用场景也就是对后端接口返回的 json 数据需要深拷贝时，就可以使用这种方案。
红黑树和AVL树：由于红黑树的最大高度是2logn,所以在查找时，相比于AVL树会慢一些，而红黑树的添加和删除元素比AVL树更快一些，如果只是用于查询，AVL树的性能要更高一些。 ...由于我们在本文是定义的所有红色节点都是向左倾斜的，当我们新添加的红色节点在根节点的右侧时，我们需要先进行左旋转擦欧总，然后再进行染色操作，在我们左旋转的过程中并不保持红黑树的性质，如下图： 左旋转的代码实现...= node; x.color = node.color; node.color = RED; return x; } 当我们向红黑树中的“...node; } // 从二分搜索树中删除键为key的节点 public V remove(K key){ Node node = getNode(root,...} } 最后，在这里做一个红黑树的总结： 对于完全随机的数据，普通的二分搜索树就很好用，缺点:极端情况会退化成链表（或者高度布不平衡）；对于查询较多的情况，AVL树很好用！
前一篇文章我们学会了第一个非顺序数据结构hashMap，那么这一篇我们来学学树，包括树的概念和一些相关的术语以及二叉搜索树的实现。唉？为什么不是树的实现，不是二叉树的实现。偏偏是二叉搜索树的实现？...树是一种非线性数据结构，直观的看，它是数据元素（在树中称为节点）按分支关系组织起来的结构，很像自然界中的树那样。在现实生活中，最常见的例子就是家谱或者公司的组织架构图。就像是这样： ? ...首先，要告诉大家的是，在链表中，我们称每一个节点本身称作节点，但是在树中，我们叫它键。唉？我好像看到了链表？树跟链表有毛关系？嗯。。。确实没关系，但是我们要实现树的方式却跟链表有关系。...1、insert(key)：像树中插入一个新的键。 2、search(key)：在树中查找一个键。 3、inOrderTraverse：中序遍历。 ...其实如果大家看过前面的文章，这里的BinarySearchTree的实现其实并没有多复杂，而需要注意的是remove一个节点时在对不同的情况的处理方法。
前言 树是一种非顺序数据结构，它用于存储需要快速查找的数据。现实生活中也有许多用到树的例子，比如：家谱、公司的组织架构图等。...由二叉树的特点可知，我们创建的类必须包含如下属性： key 节点值 left 左子节点的引用 right 右子节点的引用 和链表一样，我们将通过指针来表示节点之间的关系，在双向链表中每个节点包含两个指针...创建二叉搜索树的基本结构 我们采用与链表相同的做法，通过声明一个变量来控制此数据结构的第一个节点(根节点), 在树中此节点为root。...我们要将下述数据插入二叉树中:30 21 25 18 17 35 33 31 首先，插入30，此时根节点为null，创建一个Node节点将其指向root 然后，插入21，此时比较21和30的大小，21...如下图所示为一个二叉搜索树，我们需要判断25是否在树中: 调用search方法，要查找的键为25，调用searchNode方法，需要从根节点开始找，因此传root和要查找的key 首先，node不为空
数组： 优点：可以通过下标值访问，效率高； 缺点：查找数据时需要先对数据进行排序，生成有序数组，才能提高查找效率；并且在插入和删除元素时，需要大量的位移操作； 链表： 优点：数据的插入和删除操作效率都很高...但是这样父节点不是变了吗？其实，父节点的设置只是为了方便指向子节点，在代码实现中谁是父节点并没有关系，只要能正确找到对应节点即可。...image 在上图中，由于 H 缺失了右子节点，所以它不是完全二叉树。 二叉树的数据存储 常见的二叉树存储方式为数组和链表： 使用数组 完全二叉树：按从上到下，从左到右的方式存储数据。 ?...，Node 中包含存储的数据、左节点的引用和右节点的引用。...由于树结构不是线性结构，所以遍历方式有多种选择，常见的三种二叉树遍历方式为： 先序遍历； 中序遍历； 后序遍历； 还有层序遍历，使用较少。
在实际应用中，需要更多的细节和优化来确保正确的功能和性能。...Fibonacci Heap 是一个由连接在一起的循环单链表构成的数据结构，其中每个节点包含一个关键字值。 2....智谱清言： 在计算机科学中，摊还分析是一种分析算法复杂度的方法，它通过考虑算法的每次操作的平均开销来评估算法的性能，而不单纯考虑最坏情况下的性能。...在斐波那契堆（FIB-HEAP）中，这个操作的理论上的摊还时间复杂度为O(1)，但是证明这一点是非常复杂的，通常需要深入理解斐波那契堆的数据结构和操作细节。...特别是，当我们将一个节点从其父节点的子树中移除时，我们实际上是在“借”这个节点，这个节点稍后可能会在 FIB-HEAP-EXTRACT-MIN 操作中被“还回”。
那么在表中查找具有给定关键字的元素时，如何利用各元素的散列值呢? 文心一言： 在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。...然后，在添加时，我们将新节点添加到链表的末尾。在查找时，我们从链表头部开始遍历，直到找到具有相同哈希值和关键字的节点或遍历完整个链表。...将h(k)和节点节点存入哈希表中，其中h(k)作为键，节点节点作为值。 4. 再次遍历链表，对于每个节点，在哈希表中查找是否存在具有相同散列值的节点。...然后，可以将每个元素插入到 map 类型中，以关键字和散列值作为键，元素作为值。 在查找具有给定关键字的元素时，可以先根据关键字计算出其散列值，然后在 map 中查找对应的元素。...在这里插入图片描述 chatgpt： 在使用散列值进行链表中元素查找时，可以采用散列表（hash table）的数据结构来提高查找效率。
基于二分搜索树的集合实现 集合（Set）的基础概念： 数据结构中的集合概念与数学中的集合概念是一样的，集合中的元素是无序且不重复的，一个元素在集合中只会出现一次。...由于集合是一个相对上层的数据结构，所以在实现集合时需要定义一个接口，抽象出集合的操作。这样底层无论使用什么数据结构实现，对于上层来说都是无感知的，这也是面向接口编程的好处。...使用其他数据结构，例如链表也能实现集合，同为线性结构的动态数组也可以。...使用链表来实现映射，与实现普通的链表差别不大，唯一不同的就是链表中的节点不再是简单地存储单个元素，而是需要有两个成员变量分别存储key和value。... implements Map { /** * 链表的节点结构，节点中会存储键值对，而不是单个元素 */ private class Node
，因为内存地址是连续的 栈 内存区域：栈区 单片机：压栈 数据结构中有一个同名的数据结构，栈 内存中的堆栈和数据结构中的堆栈不是一个概念，内存中的堆栈是真实存在的物理区，数据结构中的堆栈是抽象数据存储结构...4 当分配的调用栈空间被占满时，会引发“堆栈溢出” 函数的调用本质："压栈和出栈操作"，但是函数在调用栈里面有一个特例，叫做递归 递归：自己调用自己，先进栈，如果不出栈，就会导致：栈溢出 斐波那契数列...，所以二叉树很重要；二叉树的存储方式有数组和链表，最合适的方式是链表；从上到下从左至右 26.png 满二叉树：在一颗二叉树中，如果所有的分支结点都存在于左子树和右子树，并且所有的叶子都在同一层，这样的二叉树就是满二叉树...console.log(btins.minmun()); // 2 console.log(btins.maximum()); // 8 树的应用 组织索引，mysql中用的B+树 JDK1.8的hashmap在单链表冲突之后会使用红黑树...，并且要跳过已经探索的顶点 遍历完这个顶点以后，将这个顶点标志为已经探索 循环在队列中探索下一个顶点 深度优先的遍历过程 广度优先使用的是队列，深度优先的原理：使用递归 从某一个顶点开始查找，并且将这个顶点标记为已经发现
第六讲 树 树是一种分层数据的抽象模型。最常见的树是家谱。（图来自网络） ? 在明代世系表这棵树中，所有的皇帝都被称为节点。朱元璋称为根节点。后代是皇帝的节点，称为内部节点。...同时，还可以用对象来实现这个二叉树， 实现以下功能： insert(key)：在树中插入一个新键 search(key)：在树中查找一个键，存在则返回true，否则为false inOderTraverse...，preOderTraverse，postOderTraverse：中序/先序/后序遍历所有节点 min/max：返回树中最小/最大的键值 remove：从树中移除某个键。...那么后序遍历的方法是不是把callback放到最后执行呢？ 是的。简直无脑。...做一道练习 在实际工作生活中，比如一本书常分为第一讲，第1-1节，第2-1节...，第二讲：第2-1节...
直接翻译就是“最不经常使用的数据，重要性是最低的，应该优先删除” 以下是在前端中使用LRU算法的几个应用场景： 前端路由：在单页应用（SPA）中，通过将路由信息保存在缓存中，可以避免每次访问页面时都需要重新加载数据...因此，在实际应用中，如果需要高效地处理大规模数据，建议使用双向链表或其他更高效的数据结构。 假设有一个哈希表，大小为 5，使用的哈希函数为 key % 5。...的桶中插入 {key: 11, value: 'f'} 注意，在将键为 6 和 11 的键值对插入哈希表时，它们都被映射到索引 1 的桶中。...当出现哈希冲突时，即多个键被映射到同一桶时 这种情况下，在操作时需要遍历整个桶来查找指定的键值对，因此操作的时间复杂度变为 O(n)。 双向链表+哈希表 那么如何达到O(1)的时间复杂度呢？...搜寻常见的数据结构，链表，栈，队列，树，图。树和图排除，栈和队列无法任意查询中间的元素，也排除。所以选用链表来实现。但是如果选用单链表，删除这个结点，需要 O(n) 遍历一遍找到前驱结点。
题目 继续看一个来自《剑指 Offer》的链表题： 给定单向链表的头指针和结点指针，定义一个函数在 O(1) 时间内删除该结点。...为了提升代码复用率，我们将单链表反转教程中编写的单链表节点类和遍历方法抽取到独立的 Go 文件 linked_list.go： package main import ( "fmt" ) /.../ Node 单链表结点类 type Node struct { data interface{} next *Node } // 遍历单链表 func (head *Node) traverse...= nil { fmt.Printf("%v ", node.data) node = node.next } } 然后在同级目录下创建一个 delete.go...head.next = nil return nil } // 既不是头结点也不是尾结点 // 将后驱结点值和指针拷贝给待删除结点，再将下一个结点删除，此时时间复杂度为
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