给定一组 n 人(编号为 1, 2, ..., n), 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人,那么他们不应该属于同一组。
虚拟DOM (Virtaul DOM): 用 js 对象模拟的,保存当前视图内所有 DOM 节点对象基本描述属性和节点间关系的树结构。用 js 对象,描述每个节点,及其父子关系,形成虚拟 DOM 对象树结构。
全排列: {[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1]}
有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。
LCA问题(least Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u,v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找到一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能的大(尽可能远离树根).
艺术喵 2 年前端面试心路历程(字节跳动、YY、虎牙、BIGO)| 掘金技术征文
虽说是使用深度遍历,但是我没想好要怎么判断字符串是否匹配,所以一下代码时题解看到的,巧妙的时,使用两个数组可以表示上下左右的元素,而且不需要额外数组表示是否遍历过,将遍历过的位置用一个特殊字符’#’替换
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。
图中的元素称为“顶点”,如果两个顶点是连通的,连通的线叫作“边”,两点之间的距离叫作“权”,对于无向边(AB顶点相连,则A可以到达B,B也可以到达A),顶点A的边数叫作“度”;有向边,顶点A的边数叫作出度(AB顶点相连,A可以到达B,但B不能到达A)和入度(AB顶点相连,A不能到达B,B能到达A)。 邻接矩阵的存储结构是用两个数组来表示,一个一维数组存储顶点,一个二维数据(矩阵)存储边的关系
什么是代理呢,可以理解为在对象之前设置一个“拦截”,当该对象被访问的时候,都必须经过这层拦截。意味着你可以在这层拦截中进行各种操作。比如你可以在这层拦截中对原对象进行处理,返回你想返回的数据结构。
近来在开发SKU模块的时候,遇到这样一个需求,某种商品有N(用未知数N来表示是因为规格的数组由用户制定且随时可以编辑的,所以对程序来说,它是一个未知数)类规格,每一类规格又有M个规格值,各种规格值的组合便是一个型号,比如说,颜色是商品规格的一类,可能的值有红、黄、绿、蓝,而尺码是另一类规格,可能的取值有L、M。那它们的规格组合数为:4*2 = 8,如果再另一类规格是版型,分别为修身和宽松,那就有4 * 2 * 2 = 16种组合了。怎样简单高效地求出这些组合呢?
一个异步请求,当请求返回的时候,拿到数据马上setState并把loading组件换掉,很常规的操作。但是,当那个需要setState的组件被卸载的时候(切换路由、卸载上一个状态组件)去setState就会警告:
大家好,我是yma16,本文分享关于 vue3+echarts应用——深度遍历 html 的 dom结构并使用树图进行可视化。
我们知道普通的线性数据结构如链表,数组等,遍历方式单一,都是从头到尾遍历就行,但树这种数据结构却不一样,我们从一个节点出发,下一个节点却有可能遇到多个分支路径,所以为了遍历树的全部节点,我们需要借助一个临时容器,通常是栈这种数据结构,来存储当遇到多个分叉路径时的,存暂时没走的其他路径,等走过的路径遍历完之后,再继续返回到原来没走的路径进行遍历,这一点不论在递归中的遍历还是迭代中的遍历中其实都是一样的,只不过递归方法的栈是隐式的,而我们自己迭代遍历的栈需要显式的声明。
给你一个大小为 n x n 的二元矩阵 grid ,其中 1 表示陆地,0 表示水域。
连通图:在无向图G中,若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径,则称G是连通图。
在前面一篇文章中《模块化系列》彻底理清 AMD,CommonJS,CDM,UMD,ES6 我们可以学到了各种模块化的机制。那么接下里我们就来分析一下 webpack 的模块化机制。(主要讲 JS 部分)
图的遍历和树的遍历类似,我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点,且使每一个顶点仅被访问一次,这一过程就叫做图的遍历(Traverse Graph)。 图的遍历方法一般有两种,第一种是深度优先遍历(Depth First Search),也有称为深度优先搜索,简称为DFS。第二种是《广度优先遍历(Breadth First Search)》,也有称为广度优先搜索,简称为BFS。我们在《堆栈与深度优先搜索》中已经较为详细地讲述了深度优先搜索的策略,这里不再赘述。我们也可以把图当作一个迷宫,设定一个起始点
这两个图其实是一样的,只是画法不同罢了。第一张图更有立体感,第二张图更有层次感,并且把A点置为顶点(事实上图的任何一点都可以做为顶点)。
那么我们需要找到这棵二叉搜索树中第k大的节点值,那么其实就是需要我们能够以从大到小的顺序去遍历整棵树。即:采用先深度遍历树的右子节点,再深度遍历树的根节点,最后深度遍历树的左子节点。代码结构如下所示:
在 Vue 中,我们可以很方便的将数据使用插值表达式( Mustache 语法)的方式渲染到页面元素中,但是插值表达式的设计初衷是用于简单运算,即我们不应该对差值做过多的操作。当我们需要对差值做进一步的处理时,这时,我们就应该使用到 Vue 中的计算属性来完成这一操作。同时,当差值数据变化时执行异步或开销较大的操作时,我们可以通过采用监听器的方式来达到我们的目的。
无论是对于任何语言框架来说,编译部分的知识往往是隐藏在代码内部不为认知但又非常重要的知识。
由于只针对了以上 7 种方法进行了 hack 处理,所以其他数组的属性也是检测不到的,还是具有一定的局限性。
当我们首次运行 Vite 的时候,Vite 会执行依赖预构建,目的是为了兼容 CommonJS 和 UMD,以及提升性能。
“响应式”,是指当数据改变后,Vue 会通知到使用该数据的代码。例如,视图渲染中使用了数据,数据改变后,视图也会自动更新。
输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。
get 方式获取的 dom 元素,仅可使用==for-in、for-of、for==循环
[答疑]《实现领域驱动设计》的译者其实没错?(一)>> (4) 原文: If so, is there some practical limit to the number of objects th
2016.04.16晚中山大学大学城校区(东校区)参加了多益网络的C++游戏后台开发的笔试。有几道笔试题还是值得斟酌和记录的,特记录如下。比较可惜,因为回老家了,未能参加多益网络的面试。
要在一个二维数组里面找到一条单词路径,可以先遍历二维数组找到单词入口,然后往上下左右深度遍历,访问过的元素直接修改成字符串结束符,访问完改回去
邻接表的存储结构遍历请看https://www.omegaxyz.com/2017/05/16/graphofds/
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到,本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例,知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次,如下图:发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级,而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320,内容又在话
技术干货 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 2、使用 Vue2 和 Yii2 进行前后端分离开发 3、 SSM (十一) 基于 dubbo 的分布式架构 4、五大理由从 Python 转到 Go 语言 5、软件的复杂性: 命名的艺术 技术分享 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 在SpringMVC中主要是围绕着DispatcherServlet来设计,可以把它当做指挥中心。这里先说明一下SpringMVC文档给出的执行流程,然后是我们稍微具体的执行流程,最后是流程大致的源码跟踪。 2、使
要找一个和的所有组合,可以从每个数开始深度遍历,在包括自己本身下累加求和,不管行不行都回退状态
在上一篇文章中,我们学习完了图的相关的存储结构,也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了,那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦,也就是算法的部分。不管是图还是树,遍历都是很重要的部分,今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
在 Vue 2 中,响应式原理就是使用的 Object.defineProperty 来实现的。但是在 Vue 3.0 中采用了 Proxy,抛弃了 Object.defineProperty 方法。
2、把js代码分割成一小块,尽量小。然后用逐行填充的方式,分别替换到上一步生成的字符画里去
当然我们发现当传入的目录下还有子目录时,该方法只能返回子目录名,而无法深度遍历子目录中的所有文件。
我们知道React团队在16版本重写了整个reconciler架构,将之前的stack版本改为了fiber版本,这个过程React团队经历了2年时间,可以说是非常大的一个更新了。
在算法考试中的最后一题,题目为:对于任意一个数字n,我们有一个长度为2n的数组,我们需要把1~n个数填入这个数组里2次。填入数字的规则如下:当填入数字n时,另一个n必须与当前的n距离为n,例如两个1之间要夹着一个数字,两个2之间要夹着两个数字,如此类推,直到把2n个空格填满。现在我们要设计一个算法,我们求出n个数字的所有排列方式。 我的算法思想如下:既然两个n之间的距离为n,我们应该从n开始填入,因为n可以填入的位置最少,为1~n-1,而当n填入数组之后,n-1可以选择填入的位置的个数也为n-1,如此类
输入一棵二叉树的根节点,判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1,那么它就是一棵平衡二叉树。
给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这两天咨询了下各位读者的意见,建议是在每一次分享时可以分享一些对应的练习题,之前也这样做过,慢慢地就消失了。所以之后会尽量给大家找一些对应的练习题,如果大家有好的练习题也可以告诉我一下。 今天要学习的内容是关于栈和队列的简单介绍,之后分别用递归函数、栈、队列对自己的目录文件进行深度遍历与广度遍历。 栈的介绍1 栈是一种特殊的线性表。其特殊性在于限定插入和删除数据元素的操作只能在线性表的一端进行,如同封底的容器一般,特点是先进后出。 # 模拟栈结构,先进后出 stac
后续代码用 java 实现,但涉及到的数据结构、算法是通用的,希望大家不要被开发语言所禁锢
对于二叉树遍历是经久不衰 之前我们只是写了前中后序遍历没有对深度和广度进行过遍历,这次就进行一下不全 定义我们的二叉树 class Bitree<T>{ var value:T var left:
相信只要入门学习过一点开发的同学都知道,不管任何编程语言,一个变量都会保存在内存中。其实,我们这些开发者就是在来回不停地操纵内存,相应地,我们如果一直增加新的变量,内存就会一直增加,如果没有一个好的机制,那么内存就会无限制地增加最终撑满所有的内存。这就造成了内存泄露。但在日常开发中,除非一次加载一个很大的文件,我们几乎见不到内存超限的错误,这就是垃圾回收机制的作用。
作者|YanYang Yu 原文|http://yuyang041060120.github.io/2016/09/22/change-detection-and-batch-update/ 前言 在传统的WEB开发中,当与用户或服务器发生交互时,需要我们手动获取数据并更新DOM,这个过程是繁琐的、易错的。 特别是当页面功能过于复杂时,我们既要关注数据的变化,又要维护DOM的更新,这样写出来的代码是很难维护的。 新一代的框架或库,例如Angular、React、Vue等等让我们的关注点只在数据上,当数据更新
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