JavaScript 数组拼接打印_8种常见数据结构及其Javascript实现

摘要： 面试常问的知识点啊…

原文：常见数据结构和Javascript实现总结
作者：MudOnTire

Fundebug经授权转载，版权归原作者所有。

做前端的同学不少都是自学成才或者半路出家，计算机基础的知识比较薄弱，尤其是数据结构和算法这块，所以今天整理了一下常见的数据结构和对应的Javascript的实现，希望能帮助大家完善这方面的知识体系。

1. Stack（栈）

Stack的特点是后进先出（last in first out）。生活中常见的Stack的例子比如一摞书，你最后放上去的那本你之后会最先拿走；又比如浏览器的访问历史，当点击返回按钮，最后访问的网站最先从历史记录中弹出。

Stack一般具备以下方法：

push：将一个元素推入栈顶
pop：移除栈顶元素，并返回被移除的元素
peek：返回栈顶元素
length：返回栈中元素的个数

Javascript的Array天生具备了Stack的特性，但我们也可以从头实现一个 Stack类：

function Stack() {this.count = 0;this.storage = {};this.push = function (value) {this.storage[this.count] = value;this.count++;}this.pop = function () {if (this.count === 0) {return undefined;}this.count--;var result = this.storage[this.count];delete this.storage[this.count];return result;}this.peek = function () {return this.storage[this.count - 1];}this.size = function () {return this.count;}
}

2. Queue（队列）

Queue和Stack有一些类似，不同的是Stack是先进后出，而Queue是先进先出。Queue在生活中的例子比如排队上公交，排在第一个的总是最先上车；又比如打印机的打印队列，排在前面的最先打印。

Queue一般具有以下常见方法：

enqueue：入列，向队列尾部增加一个元素
dequeue：出列，移除队列头部的一个元素并返回被移除的元素
front：获取队列的第一个元素
isEmpty：判断队列是否为空
size：获取队列中元素的个数

Javascript中的Array已经具备了Queue的一些特性，所以我们可以借助Array实现一个Queue类型：

function Queue() {var collection = [];this.print = function () {console.log(collection);}this.enqueue = function (element) {collection.push(element);}this.dequeue = function () {return collection.shift();}this.front = function () {return collection[0];}this.isEmpty = function () {return collection.length === 0;}this.size = function () {return collection.length;}
}

Priority Queue（优先队列）

Queue还有个升级版本，给每个元素赋予优先级，优先级高的元素入列时将排到低优先级元素之前。区别主要是enqueue方法的实现：

function PriorityQueue() {...this.enqueue = function (element) {if (this.isEmpty()) {collection.push(element);} else {var added = false;for (var i = 0; i < collection.length; i++) {if (element[1] < collection[i][1]) {collection.splice(i, 0, element);added = true;break;}}if (!added) {collection.push(element);}}}
}

测试一下：

var pQ = new PriorityQueue();pQ.enqueue(['gannicus', 3]);
pQ.enqueue(['spartacus', 1]);
pQ.enqueue(['crixus', 2]);
pQ.enqueue(['oenomaus', 4]);pQ.print();

结果：

[[ 'spartacus', 1 ],[ 'crixus', 2 ],[ 'gannicus', 3 ],[ 'oenomaus', 4 ]
]

3. Linked List（链表）

顾名思义，链表是一种链式数据结构，链上的每个节点包含两种信息：节点本身的数据和指向下一个节点的指针。链表和传统的数组都是线性的数据结构，存储的都是一个序列的数据，但也有很多区别，如下表：

比较维度数组链表内存分配静态内存分配，编译时分配且连续动态内存分配，运行时分配且不连续元素获取通过Index获取，速度较快通过遍历顺序访问，速度较慢添加删除元素因为内存位置连续且固定，速度较慢因为内存分配灵活，只有一个开销步骤，速度更快空间结构可以是一维或者多维数组可以是单向、双向或者循环链表

一个单向链表通常具有以下方法：

size：返回链表中节点的个数
head：返回链表中的头部元素
add：向链表尾部增加一个节点
remove：删除某个节点
indexOf：返回某个节点的index
elementAt：返回某个index处的节点
addAt：在某个index处插入一个节点
removeAt：删除某个index处的节点

单向链表的Javascript实现：

/*** 链表中的节点 */
function Node(element) {// 节点中的数据this.element = element;// 指向下一个节点的指针this.next = null;
}function LinkedList() {var length = 0;var head = null;this.size = function () {return length;}this.head = function () {return head;}this.add = function (element) {var node = new Node(element);if (head == null) {head = node;} else {var currentNode = head;while (currentNode.next) {currentNode = currentNode.next;}currentNode.next = node;}length++;}this.remove = function (element) {var currentNode = head;var previousNode;if (currentNode.element === element) {head = currentNode.next;} else {while (currentNode.element !== element) {previousNode = currentNode;currentNode = currentNode.next;}previousNode.next = currentNode.next;}length--;}this.isEmpty = function () {return length === 0;}this.indexOf = function (element) {var currentNode = head;var index = -1;while (currentNode) {index++;if (currentNode.element === element) {return index;}currentNode = currentNode.next;}return -1;}this.elementAt = function (index) {var currentNode = head;var count = 0;while (count < index) {count++;currentNode = currentNode.next;}return currentNode.element;}this.addAt = function (index, element) {var node = new Node(element);var currentNode = head;var previousNode;var currentIndex = 0;if (index > length) {return false;}if (index === 0) {node.next = currentNode;head = node;} else {while (currentIndex < index) {currentIndex++;previousNode = currentNode;currentNode = currentNode.next;}node.next = currentNode;previousNode.next = node;}length++;}this.removeAt = function (index) {var currentNode = head;var previousNode;var currentIndex = 0;if (index < 0 || index >= length) {return null;}if (index === 0) {head = currentIndex.next;} else {while (currentIndex < index) {currentIndex++;previousNode = currentNode;currentNode = currentNode.next;}previousNode.next = currentNode.next;}length--;return currentNode.element;}
}

4. Set（集合）

集合是数学中的一个基本概念，表示具有某种特性的对象汇总成的集体。在ES6中也引入了集合类型Set，Set和Array有一定程度的相似，不同的是Set中不允许出现重复的元素而且是无序的。

一个典型的Set应该具有以下方法：

values：返回集合中的所有元素
size：返回集合中元素的个数
has：判断集合中是否存在某个元素
add：向集合中添加元素
remove：从集合中移除某个元素
union：返回两个集合的并集
intersection：返回两个集合的交集
difference：返回两个集合的差集
subset：判断一个集合是否为另一个集合的子集

使用Javascript可以将Set进行如下实现，为了区别于ES6中的Set命名为MySet：

function MySet() {var collection = [];this.has = function (element) {return (collection.indexOf(element) !== -1);}this.values = function () {return collection;}this.size = function () {return collection.length;}this.add = function (element) {if (!this.has(element)) {collection.push(element);return true;}return false;}this.remove = function (element) {if (this.has(element)) {index = collection.indexOf(element);collection.splice(index, 1);return true;}return false;}this.union = function (otherSet) {var unionSet = new MySet();var firstSet = this.values();var secondSet = otherSet.values();firstSet.forEach(function (e) {unionSet.add(e);});secondSet.forEach(function (e) {unionSet.add(e);});return unionSet;}this.intersection = function (otherSet) {var intersectionSet = new MySet();var firstSet = this.values();firstSet.forEach(function (e) {if (otherSet.has(e)) {intersectionSet.add(e);}});return intersectionSet;}this.difference = function (otherSet) {var differenceSet = new MySet();var firstSet = this.values();firstSet.forEach(function (e) {if (!otherSet.has(e)) {differenceSet.add(e);}});return differenceSet;}this.subset = function (otherSet) {var firstSet = this.values();return firstSet.every(function (value) {return otherSet.has(value);});}
}

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5. Hash Table（哈希表/散列表）

Hash Table是一种用于存储键值对（key value pair）的数据结构，因为Hash Table根据key查询value的速度很快，所以它常用于实现Map、Dictinary、Object等数据结构。如上图所示，Hash Table内部使用一个hash函数将传入的键转换成一串数字，而这串数字将作为键值对实际的key，通过这个key查询对应的value非常快，时间复杂度将达到O(1)。Hash函数要求相同输入对应的输出必须相等，而不同输入对应的输出必须不等，相当于对每对数据打上唯一的指纹。

一个Hash Table通常具有下列方法：

add：增加一组键值对
remove：删除一组键值对
lookup：查找一个键对应的值

一个简易版本的Hash Table的Javascript实现：

function hash(string, max) {var hash = 0;for (var i = 0; i < string.length; i++) {hash += string.charCodeAt(i);}return hash % max;
}function HashTable() {let storage = [];const storageLimit = 4;this.add = function (key, value) {var index = hash(key, storageLimit);if (storage[index] === undefined) {storage[index] = [[key, value]];} else {var inserted = false;for (var i = 0; i < storage[index].length; i++) {if (storage[index][i][0] === key) {storage[index][i][1] = value;inserted = true;}}if (inserted === false) {storage[index].push([key, value]);}}}this.remove = function (key) {var index = hash(key, storageLimit);if (storage[index].length === 1 && storage[index][0][0] === key) {delete storage[index];} else {for (var i = 0; i < storage[index]; i++) {if (storage[index][i][0] === key) {delete storage[index][i];}}}}this.lookup = function (key) {var index = hash(key, storageLimit);if (storage[index] === undefined) {return undefined;} else {for (var i = 0; i < storage[index].length; i++) {if (storage[index][i][0] === key) {return storage[index][i][1];}}}}
}

6. Tree（树）

顾名思义，Tree的数据结构和自然界中的树极其相似，有根、树枝、叶子，如上图所示。Tree是一种多层数据结构，与Array、Stack、Queue相比是一种非线性的数据结构，在进行插入和搜索操作时很高效。在描述一个Tree时经常会用到下列概念：

Root（根）：代表树的根节点，根节点没有父节点
Parent Node（父节点）：一个节点的直接上级节点，只有一个
Child Node（子节点）：一个节点的直接下级节点，可能有多个
Siblings（兄弟节点）：具有相同父节点的节点
Leaf（叶节点）：没有子节点的节点
Edge（边）：两个节点之间的连接线
Path（路径）：从源节点到目标节点的连续边
Height of Node（节点的高度）：表示节点与叶节点之间的最长路径上边的个数
Height of Tree（树的高度）：即根节点的高度
Depth of Node（节点的深度）：表示从根节点到该节点的边的个数
Degree of Node（节点的度）：表示子节点的个数

我们以二叉查找树为例，展示树在Javascript中的实现。在二叉查找树中，即每个节点最多只有两个子节点，而左侧子节点小于当前节点，而右侧子节点大于当前节点，如图所示：

一个二叉查找树应该具有以下常用方法：

add：向树中插入一个节点
findMin：查找树中最小的节点
findMax：查找树中最大的节点
find：查找树中的某个节点
isPresent：判断某个节点在树中是否存在
remove：移除树中的某个节点

以下是二叉查找树的Javascript实现：

class Node {constructor(data, left = null, right = null) {this.data = data;this.left = left;this.right = right;}
}class BST {constructor() {this.root = null;}add(data) {const node = this.root;if (node === null) {this.root = new Node(data);return;} else {const searchTree = function (node) {if (data < node.data) {if (node.left === null) {node.left = new Node(data);return;} else if (node.left !== null) {return searchTree(node.left);}} else if (data > node.data) {if (node.right === null) {node.right = new Node(data);return;} else if (node.right !== null) {return searchTree(node.right);}} else {return null;}};return searchTree(node);}}findMin() {let current = this.root;while (current.left !== null) {current = current.left;}return current.data;}findMax() {let current = this.root;while (current.right !== null) {current = current.right;}return current.data;}find(data) {let current = this.root;while (current.data !== data) {if (data < current.data) {current = current.left} else {current = current.right;}if (current === null) {return null;}}return current;}isPresent(data) {let current = this.root;while (current) {if (data === current.data) {return true;}if (data < current.data) {current = current.left;} else {current = current.right;}}return false;}remove(data) {const removeNode = function (node, data) {if (node == null) {return null;}if (data == node.data) {// node没有子节点if (node.left == null && node.right == null) {return null;}// node没有左侧子节点if (node.left == null) {return node.right;}// node没有右侧子节点if (node.right == null) {return node.left;}// node有两个子节点var tempNode = node.right;while (tempNode.left !== null) {tempNode = tempNode.left;}node.data = tempNode.data;node.right = removeNode(node.right, tempNode.data);return node;} else if (data < node.data) {node.left = removeNode(node.left, data);return node;} else {node.right = removeNode(node.right, data);return node;}}this.root = removeNode(this.root, data);}
}

测试一下：

const bst = new BST();bst.add(4);
bst.add(2);
bst.add(6);
bst.add(1);
bst.add(3);
bst.add(5);
bst.add(7);
bst.remove(4);
console.log(bst.findMin());
console.log(bst.findMax());
bst.remove(7);
console.log(bst.findMax());
console.log(bst.isPresent(4));

打印结果：

1
7
6
false

7. Trie（字典树，读音同try）

Trie也可以叫做Prefix Tree（前缀树），也是一种搜索树。Trie分步骤存储数据，树中的每个节点代表一个步骤，trie常用于存储单词以便快速查找，比如实现单词的自动完成功能。 Trie中的每个节点都包含一个单词的字母，跟着树的分支可以可以拼写出一个完整的单词，每个节点还包含一个布尔值表示该节点是否是单词的最后一个字母。

Trie一般有以下方法：

add：向字典树中增加一个单词
isWord：判断字典树中是否包含某个单词
print：返回字典树中的所有单词

/*** Trie的节点*/
function Node() {this.keys = new Map();this.end = false;this.setEnd = function () {this.end = true;};this.isEnd = function () {return this.end;}
}function Trie() {this.root = new Node();this.add = function (input, node = this.root) {if (input.length === 0) {node.setEnd();return;} else if (!node.keys.has(input[0])) {node.keys.set(input[0], new Node());return this.add(input.substr(1), node.keys.get(input[0]));} else {return this.add(input.substr(1), node.keys.get(input[0]));}}this.isWord = function (word) {let node = this.root;while (word.length > 1) {if (!node.keys.has(word[0])) {return false;} else {node = node.keys.get(word[0]);word = word.substr(1);}}return (node.keys.has(word) && node.keys.get(word).isEnd()) ? true : false;}this.print = function () {let words = new Array();let search = function (node = this.root, string) {if (node.keys.size != 0) {for (let letter of node.keys.keys()) {search(node.keys.get(letter), string.concat(letter));}if (node.isEnd()) {words.push(string);}} else {string.length > 0 ? words.push(string) : undefined;return;}};search(this.root, new String());return words.length > 0 ? words : null;}
}

8. Graph（图）

Graph是节点（或顶点）以及它们之间的连接（或边）的集合。Graph也可以称为Network（网络）。根据节点之间的连接是否有方向又可以分为Directed Graph（有向图）和Undrected Graph（无向图）。Graph在实际生活中有很多用途，比如：导航软件计算最佳路径，社交软件进行好友推荐等等。

Graph通常有两种表达方式：

Adjaceny List（邻接列表）：

邻接列表可以表示为左侧是节点的列表，右侧列出它所连接的所有其他节点。

和 Adjacency Matrix（邻接矩阵）：

邻接矩阵用矩阵来表示节点之间的连接关系，每行或者每列表示一个节点，行和列的交叉处的数字表示节点之间的关系：0表示没用连接，1表示有连接，大于1表示不同的权重。

访问Graph中的节点需要使用遍历算法，遍历算法又分为广度优先和深度优先，主要用于确定目标节点和根节点之间的距离，

在Javascript中，Graph可以用一个矩阵（二维数组）表示，广度优先搜索算法可以实现如下：

function bfs(graph, root) {var nodesLen = {};for (var i = 0; i < graph.length; i++) {nodesLen[i] = Infinity;}nodesLen[root] = 0;var queue = [root];var current;while (queue.length != 0) {current = queue.shift();var curConnected = graph[current];var neighborIdx = [];var idx = curConnected.indexOf(1);while (idx != -1) {neighborIdx.push(idx);idx = curConnected.indexOf(1, idx + 1);}for (var j = 0; j < neighborIdx.length; j++) {if (nodesLen[neighborIdx[j]] == Infinity) {nodesLen[neighborIdx[j]] = nodesLen[current] + 1;queue.push(neighborIdx[j]);}}}return nodesLen;
}

测试一下：

var graph = [[0, 1, 1, 1, 0],[0, 0, 1, 0, 0],[1, 1, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 1, 0],[0, 1, 0, 0, 0]
];console.log(bfs(graph, 1));

打印：

{0: 2,1: 0,2: 1,3: 3,4: Infinity
}

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本文旨在向广大前端同学普及常见的数据结构，本人对这一领域也只是初窥门径，说的有差池的地方欢迎指出。也希望大家能打牢基础，在这条路上走的更高更远！

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