party_bid_core介绍:

之前的party_bid练习中,没有规定使用什么数据结构存储项目中使用的数据.新的项目party_bid_core中,要求使用三种不同的数据结构在测试案例的基础上实现party_bid的数据存储.

data_structure_1:

第一种数据结构为:

activities = [  {  name: "",  sign_ups: [],  bids: []  },

在一个activities类中分别有name(活动名称),sign_up(活动报名信息),bids(竞价报名信息)三个属性.每一个活动的报名和竞价信息都存储在相应的类的sign_up和bids中,报名信息sign_up中又有一个类保存报名这的电话和名字,bids中则有竞价的名字name和相应的竞价报名信息bidding.这种数据的优点就是结构很清晰,易懂.缺点是嵌套太多,修改数据需要一层一层的遍历.比较麻烦.如

{  name: "first activity",  sign_ups: [  {  name: "仝键",  phone: "13600000000"  },  {  name: "于硕",  phone: "15600000000"  }  ],  bids: [  {  name: "竞价1",  biddings: [  {  name: "仝键",  phone: "13600000000",  price: "12"  },  {  name: "于硕",  phone: "15600000000",  price: "10"  }  ]  }  

data_structure_2:

第二种数据结构为:

activities = {  "0": {  name: "",  sign_ups: [],  bids: [],  biddings: {}  }

"0"代表活动的id,这种数据结构中是通过活动的id来查找的,与第一种数据结构的差别为将竞价的详细信息biddings提出来,通过bids中的键在bidding中查找.添加和读取竞价信息更加方便.如:

activities = {  "0": {  name: "first activity",  sign_ups: [  {  name: "仝键",  phone: "13600000000"  },  {  name: "于硕",  phone: "15600000000"  }  ],  bids: ["竞价1", "竞价2"],  biddings: {  "竞价1": [  {  phone: "13600000000",  price: "12"  },  {  phone: "15600000000",  price: "10"  }  ],  "竞价2": [  {  phone: "13600000000",  price: "10"  },  {  phone: "15600000000",  price: "12"  },  ]  }  ;

data_structure_3:

第三中数据结构为:

activities = [  {  id: "0",  name: "first activity"  }];
sign_ups = [  {  name: "仝键",  phone: "13600000000",  activity_id: "0"  }
]
bids = [  {  name: "竞价1",  activity_name: "0",  biddings: [  {  phone: "13600000000",  price: "9"  } ]  }
]; 

这种数据结构将活动名称（activities），报名信息（sign_ups），竞价信息（bids）分开存储.虽然更利于操作，独立性比较强，但结构不是前两种数据结构那样清晰。

总结：

三种数据结构各有优缺点，可以根据需要选择合适的数据结构。这个练习中，我根据要求通过了测试，打破了以前比较单一的数据存储思维方式，特别是第三种数据结构，一种横向思维。收获不少。