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webpack-JS-Tree-Shaking

Tree-Shaking 概述过滤掉无用 JS 代码和 CSS 代码, 我们称之为 Tree-Shaking例如: 在 a.js 中引入了 b 模块, b 模块中有 2 个方法, 但是我只用到了 1...个方法默认情况下会将 b 模块中所有代码都打包到 a.js 中为了提升网页性能降低打包体积, 我们可以只将用到方法打包到 a.js 中开启 Tree-Shaking官方文档:https://www.webpackjs.com.../guides/tree-shaking 在这里就不在写多余废物案例了,就直接介绍一下开启环境和生产环境使用即可,如果是在开发环境当中的话需要修改开发环境 webpack.config.js, 也就是修改...webpack.config.dev.js, 告诉 webpack 只打包导入模块中用到内容:图片optimization: { usedExports: true},本文主要介绍JS...,注释含义为告诉你只使用到了 add:图片图片如上就是开发环境 Tree-Shaking 相关配置和使用,接下来就是生产环境 Tree-Shaking 相关使用,其实在生产环境模式中,是无需进行任何配置

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今天就掰扯掰扯js遍历Tree

问题描述 遍历tree难点在于怎么找到每一个节点值,同时判断还有没有更多节点,也就是说,将所有的节点都找到且拿到节点值!...那么我们思路就比较明确了,首先我们认为他是没有任何节点了,直接将我们需要 数据给到一个函数A进行操作,然后操作时候判断一下是他childrens是不是存在且同时为我们需要数组类型,如果是,就调我们之前操作对象函数...代码实现如下: //声明一个tree数据 var arrData = [ { id:1, name:"tom", childrens...of arg.childrens){ getFilterReault(child) } } //到这为止,以上代码其实可以将数组中对象给拿出来了...,但是获取是子节点中数据,因为我们没有原数据入口,作为一个工具我们需要有一个入口,也就是将原数组作为参数传递进去这么一个入口!

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数据结构于JS也可以成为CP(九)Tree

树呢,是一种非线性数据结构,由一组以边连接节点组成,以分层方式存储数据。树会被用在哪里呢?树被用来存储具有层级关系数据以及存储有序列表。还记得?是什么样子不? ?...树基本概念 根节点:一棵树最上面的节点。 父节点:一个节点下面连接多个节点。 叶子节点:一个节点虾米阿安所连接节点。 路径:沿着一组特定边,可以从一个节点走到另一个与它不直接相连节点。...从一个节点到另一个节点这一组边成为路径。 树遍历:以某种特定顺序访问树中所有的节点。 键:每个节点都有一个与之相关值,该值则为键。 二叉树 二叉树又是个啥?这是一种特殊树,特殊在哪里?...它节点个数不超过两个,这也保证了它插入、查找、删除效率。那么对于这两个节点又要怎么利用呢?相对较小值保存在左节点,相对较大值保存在右节点中。...插入节点过程应该是这样: 1)设根节点为当前节点。 2)如果待插入节点保存数据小于当前节点,则设新的当前节点为原节点左节点;反之,执行第 4 步。

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B-Tree和B+Tree比较

但与B-Tree不同是,B+Tree非叶子节点不存储数据,只存储键和指针,而所有的数据都存储在叶子节点中。此外,B+Tree叶子节点之间通过指针链接,这样可以方便地进行范围查询。...我们说完了这个索引分类之后,我们就来看看经典 Mysql 默认 InnoDB 引擎所使用 B+Tree索引 B+Tree索引 B+Tree索引是数据库中最常用索引类型之一,特别是在像MySQL...B+Tree(B-Plus Tree)是B-Tree一种变种,它提供了更高查询性能,特别是在处理大量数据和进行范围查询时。...B+Tree结构 B+Tree(B-Plus Tree)是一种自平衡多路搜索树,广泛应用于数据库和文件系统索引结构。...B-Tree和B+Tree比较 B-Tree和B+Tree在多个方面存在显著比较差异,这些差异主要体现在它们结构、查询性能、磁盘I/O操作以及应用场景上。

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使用JS 实现二叉查找树(Binary Search Tree)

一般叫全部写完概率比较少,但是重点考察你对它理解和一些基本特点实现。...二叉查找树,也称二叉搜索树、有序二叉树(英语:ordered binary tree)是指一棵空树或者具有下列性质二叉树: 任意节点左子树不空,则左子树上所有结点值均小于它根结点值; 任意节点右子树不空...,则右子树上所有结点值均大于它根结点值; 任意节点左、右子树也分别为二叉查找树; 没有键值相等节点。...二叉查找树相比于其他数据结构优势在于查找、插入时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构,用于构建更为抽象数据结构,如集合、multiset、关联数组等。 ?...在写时候需要足够理解二叉搜素树特点,需要先设定好每个节点数据结构 class Node { constructor(data, left, right) { this.data =

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tree

编程时候,经常需要描述文件夹结构。如果对应操作系统是centos的话,截图也很难说明问题。所以,我找到了这个tree命令,很好用。一个tree命令,就可以列出对应目录结构,方便了截图说明问题。...本文测试环境是centos7.6,当然,在其它类unix系统中。都是可以安装使用这个tree命令。使用方式大同小异。这个很好用tree命令,可以用于查看文件夹结构。...本文中简单介绍tree命令基本使用方式。...1、安装tree 如果centos系统里面不存在tree命令,是不会提示unknown command,而是提示下面的信息: [root@docker-01 ~]# tree -bash: tree:...解决方法就是:通过yum安装tree命令,过程是非常简单。唯一需要注意就是:可能需要个管理员权限,才能正常安装。 [root@docker-01 ~]# yum install tree ?

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MySQL B-Tree和B+Tree区别

B-Tree 节点是一个二元数组 [key,data],key 是记录键,data 是键对应数据,B-Tree每个节点根据实际情况可以包含大量关键字信息和分支,每个节点每个 key 左右各有一个指针...B+Tree是在B-Tree基础上一种优化,使其更适合实现外存储索引结构,InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。 B-Tree结构每个节点中不仅包含数据key值,还有data值。...而每一个页存储空间是有限,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储key数量很小,当存储数据量很大时同样会导致B-Tree深度较大,增大查询时磁盘I/O次数,进而影响查询效率...在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储key值数量,降低B+Tree高度。...B+Tree 节点是 B-Tree 变种,相对于 B-Tree 而言 B+Tree 有如下不同: 非叶子节点只存储键值信息。 所有叶子节点之间都有一个链指针。 数据记录都存放在叶子节点中。 ?

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