前言：跟 当我调用了$().append()后，jQuery内部发生了什么？ 一样，replaceWith() 会经过 domManip() 和 buildFragment() 的洗礼，最后调用原生JS的方法来实现。
本文主要是在我读《高性能Javascript》之后，想要记录下一些有用的优化方案，并且就我本身的一些经验，来大家一起分享下，
【自然框架】之鼠标点功能现（一）：单表的增删改查（即上次5月23日活动的一个主题）【Demo、源码下载】 看了大家的回复，好像不少人误会了，我为了突出“鼠标点，功能现”，所以没有说代码，没有贴代码，这就让一些人认为我想要完全抛弃VS，自己写一个“平台”来代替，不好意思，您高估我了，我可达不到。我只是想“简单的事情点鼠标就可以了，复杂的事情就要写代码了”。 还是举例子吧。比如说上次里的【表8：添加列表信息】、【表9：功能按钮】（添加按钮）、【表12：修改查询条件】、【表13：调整表单
上一篇我们讲了 Commit第一子阶段「before mutation」，本篇讲第二子阶段 「mutation」：
JS 树形结构 根据子节点找到所有上级，比如element-tree，已知路由上的子结点id，如何回填的 展开目录树？
根据提供的文章内容，撰写摘要总结。
上一篇我们研究了 Immutable.js 持久化数据结构的基本实现原理，对其核心数据结构Vector Trie进行了介绍，并着重探究了其中的位分区机制。采用位分区的根本原因是为了优化速度，而对于空间的优化， Immutable.js 是怎么做的呢？接下来先探讨下这点。
按宏哥计划，本文继续介绍WebDriver关于元素定位大法，这篇介绍定位倒数二个方法：By xpath。xpath 的定位方法， 非常强大。 使用这种方法几乎可以定位到页面上的任意元素。
上一篇 浏览器渲染（进程视角）文章从浏览器的进程模型演进分析了打开一个页面的渲染进程数量，及每个渲染页面的连接，上下文组等内容，那么对于渲染进程内所作的事情怎样的呢？
在js里面需要获取到input里面的值，如果把script标签放到head 里面会出现问题。
这是第 85 篇不掺水的原创，想要了解更多，请戳上方蓝色字体：政采云前端团队 关注我们吧～ 本文首发于政采云前端团队博客：结合 React 源码，五分钟带你掌握优先队列 https://www.
搞定大厂算法面试之leetcode精讲18.队列 视频讲解（高效学习）:点击学习 目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 队列的特点：先进先出（FIFO） 队列的时间复杂度：入队和出队O(1)，查找
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二叉树中的节点最多只能有2个子节点，一个是左侧子节点，一个是右侧子节点，这样定义的好处是有利于我们写出更高效的插入，查找，删除节点的算法。
终于到了最后一块内容了！今天我们就来简单概括一下 Diff，内容一点都不多哦，全是图片
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队列的特点：先进先出（FIFO）队列的时间复杂度：入队和出队O(1)，查找O(n)优先队列：priorityQueue，按优先级出队，实现 Heap(Binary,Fibonacci...)js里没有队列，但是可以用数组模拟图片225. 用队列实现栈 (easy)请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。实现 MyStack 类：void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。int pop() 移除并返回栈顶元素。i
队列的特点：先进先出（FIFO）队列的时间复杂度：入队和出队O(1)，查找O(n)优先队列：priorityQueue，按优先级出队，实现 Heap(Binary,Fibonacci...)js里没有队列，但是可以用数组模拟图片347. 前 K 个高频元素 （medium）给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。示例 1:输入: nums = 1,1,1,2,2,3, k = 2输出: 1,2示例 2:输入: nums = 1, k
我们回忆一下AVL树，它在插入和删除节点时，总要保证任意节点左右子树的高度差不超过1。正是因为有这样的限制，插入一个节点和删除一个节点都有可能调整多个节点的不平衡状态。频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能，除非是平衡与不平衡变化很少的情况下，否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。
用JS代码求出页面上一个元素的最终的background-color，不考虑IE浏览器，不考虑元素float情况。（题目copy自网上）
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。没有子元素的节点比如明思宗朱由检称为外部节点或叶节点。朱棣及其后代节点称为朱元璋的子树。
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前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ：【漫画】以后在有面试官问你AVL树，你就把这篇文章扔给他。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ，二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ，但如果插入节点时，插入元素序列本身就是有序的，那么BST树就退化成一个线性表了，搜索的时间复杂度为 O(n)。 如果想要减少比较次数，就需要降低树的高度。在插入和删除节点时，要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1，这样就能保证整棵树的深度最小，这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。但由于每次插入或删除节点后，都可能会破坏 AVL 的平衡，而要动态保证 AVL 的平衡需要很多操作，这些操作会影响整个数据结构的性能，除非是在树的结构变化特别少的情形下，否则 AVL 树平衡带来的搜索性能提升有可能还不足为了平衡树所带来的性能损耗。 因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。
在二叉搜索树b中查找x的过程为： 若b是空树，则搜索失败，否则： 若x等于b的根节点的数据域之值，则查找成功；否则： 若x小于b的根节点的数据域之值，则搜索左子树；否则： 若x大于b的根节点的数据域之值，则搜索右子树。
红黑树是平衡二叉查找树的一种。为了深入理解红黑树，我们需要从二叉查找树开始讲起。 BST 二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，
如图，树结构的组成方式类似于链表，都是由一个个节点连接构成。不过，根据每个父节点子节点数量的不同，每一个父节点需要的引用数量也不同。比如节点 A 需要 3 个引用，分别指向子节点 B，C，D；B 节点需要 2 个引用，分别指向子节点 E 和 F；K 节点由于没有子节点，所以不需要引用。
二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在lgN左右，这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。
一、题目 用JS代码求出页面上一个元素的最终的background-color，不考虑IE浏览器，不考虑元素float情况。（这道题copy自网上） 二、题目解析 2.1 考察底层JavaScript基础 前端开发，日常最常接触的就是页面样式的编写。而摆脱jQuery等工具库，用原生js获取样式，是每个前端程序猿进阶阶段必须掌握的技能。 2.2 考察面试者的思维缜密程度和开发经验 如果认为单单求元素计算后的样式，就有点too young了。页面的样式的复杂，永远是最虐心的。就算前端有多牛逼，一听到兼容IE
一、题目 用JS代码求出页面上一个元素的最终的background-color，不考虑IE浏览器，不考虑元素float情况。（这道题copy自网上） 二、题目解析 1.考察底层JavaScript基础 前端开发，日常最常接触的就是页面样式的编写。而摆脱jQuery等工具库，用原生js获取样式，是每个前端程序猿进阶阶段必须掌握的技能。 2.考察面试者的思维缜密程度和开发经验 如果认为单单求元素计算后的样式，就有点too young了。页面的样式的复杂，永远是最虐心的。就算前端有多牛逼，一听到兼容IE6，论谁都
已知一个包含父节点引用的二叉树和其中的一个节点，如何找出这个节点中序遍历序列的下一个节点？
" 在阅读HashMap源码时，会发现在HashMap中使用了红黑树，所以需要先了解什么是红黑树，以及其原理。从而再进一步阅读HashMap中的链表到红黑树的转换，红黑树的增删节点等。 "
在前几篇文章中介绍了 2-3 树的定义以及插入删除操作。本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第8篇《平衡查找树概述》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 我们在上一节写了平衡树的一些理念和具体的实现名（算法基础7：平衡查找树概述），为了解决其查找成本较高的这个问题，我们采取了扩大节点来减少层级的方式来达到这个目标。根据这个理念，我们找到了平衡查找树树。 一、 下面我们来一起聊一聊平衡树的具体实现红黑
二叉查找树是最常用的一种二叉树，它支持快速插入、删除、查找操作，各个操作的时间复杂度跟树的高度成正比，理想情况下，时间复杂度是
TreeMap实现了Map、SortedMap、NavigableMap、Cloneable、Serializable等接口。
平衡二叉树的严格定义是这样的：二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1。
画了一系列树的动画，从二分搜索树，到AVL树，再到2-3树，再到基于2-3树的红黑树，都可以发现这些树都跟二叉查找树很像啊。
二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在lgN左右，这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。 2-3查找树(2-3 Search Tree)保证
而二叉排序树的查找类似二分查找，而插入类似链表，相较以上三种结构可以较好的平衡查找和插入效率
40节介绍了HashMap，41节介绍了HashSet，它们的共同实现机制是哈希表，一个共同的限制是没有顺序，我们提到，它们都有一个能保持顺序的对应类TreeMap和TreeSet，这两个类的共同实现基础是排序二叉树，为了更好的理解TreeMap/TreeSet，本节我们先来介绍排序二叉树的一些基本概念和算法。 基本概念 先来说树的概念，现实中，树是从下往上长的，树会分叉，在计算机程序中，一般而言，与现实相反，树是从上往下长的，也会分叉，有个根节点，每个节点可以有一个或多个孩子节点，没有孩子节点的节点一般称
这个步骤与在数组中进行二分查找是类似的。此外，在排序二叉树中查找最大值和最小值很简单。
二分搜索树是为了快速查找而生，它是一颗二叉树，每一个节点只有一个元素（值或键值对），左子树所有节点的值均小于父节点的值，右子树所有的值均大于父节点的值，左右子树也是一颗二分搜索树，而且没有键值相等的节点。它的查找、插入和删除的时间复杂度都与树高成比例，期望值是O(logn)。
三分钟基础知识：什么是 2-3 树？。本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。
PHP数据结构（十六）——B树 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 B树在很多地方被称为“B-树”，因为B树的原英文名称为B-tree，很多人把其译作B-树，但是它的正确读法是B树，因此下面都用B树来表示B-tree。B树是一种多路平衡查找树，其对于加快查找速度具有重要意义。 1、定义 一棵m阶的B树（不是指m叉树，m是这棵树的度，下同），或者是空树，或者是满足下列特性的m叉树： 1）树中每个节点至多m个子树，m-1个关键字。 2）根节点若不
前面陆陆续续的写过一些ztree的文章，但调用的是后端的接口，demo拿过去没有办法可以直接查看前端的界面，这就造成了一部分人对此理解的困扰。
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