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JavaScript数据结构实现_javascript算法基础

夢幻星辰

夢幻星辰

发布时间:2025-12-01 20:06:07

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来源于php中文网

原创

JavaScript中常用数据结构包括栈、链表和字典:1. 栈利用数组的push和pop实现LIFO,适用于括号匹配;2. 链表由节点组成,插入删除高效,适合频繁修改场景;3. 字典用对象实现键值对存储,常用于频率统计;4. 二分查找在有序数组中以O(log n)效率查找目标值,需数组已排序。掌握这些基础可提升编程能力。

javascript数据结构实现_javascript算法基础

JavaScript 是一门灵活且强大的语言,广泛应用于前端后端开发。掌握其常见的数据结构实现和基础算法,是提升编程能力的关键一步。下面介绍几种常用的数据结构及其在 JavaScript 中的实现方式,并结合简单算法帮助理解。

数组实现(Stack)

栈是一种“后进先出”(LIFO)的数据结构,常用于函数调用、表达式求值等场景。

实现方式:利用数组的 push 和 pop 方法即可模拟栈行为。

class Stack {
  constructor() {
    this.items = [];
  }

push(element) { this.items.push(element); }

pop() { if (this.isEmpty()) return undefined; return this.items.pop(); }

peek() { if (this.isEmpty()) return undefined; return this.items[this.items.length - 1]; }

isEmpty() { return this.items.length === 0; }

size() { return this.items.length; } }

这个实现简洁高效,适合处理括号匹配、回溯等问题。

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链表(Linked List)基础实现

链表由节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。相比数组,插入删除更高效。

class ListNode {
  constructor(data) {
    this.data = data;
    this.next = null;
  }
}

class LinkedList { constructor() { this.head = null; }

append(data) { const newNode = new ListNode(data); if (!this.head) { this.head = newNode; } else { let current = this.head; while (current.next) { current = current.next; } current.next = newNode; } }

print() { const result = []; let current = this.head; while (current) { result.push(current.data); current = current.next; } return result.join(' -> '); } }

链表适用于频繁增删操作的场景,比如实现队列或浏览器历史记录。

E购-新零售系统
E购-新零售系统

“米烁云货宝”,是一款基于云计算的Saas模式新零售系统。以互联网为基础,通过大数据、人工智能等先进技术,对商品的生产、流通、销售、服务等环节转型升级改造,进而重塑业态结构与生态圈。并对线上交易运营服务、线下体验购买及现代物流进行深度融合,所形成的零售新模式。

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使用对象实现字典(Dictionary)

字典即键值对集合,在 JavaScript 中可用普通对象或 Map 实现。

class Dictionary {
  constructor() {
    this.data = {};
  }

set(key, value) { this.data[key] = value; }

get(key) { return this.data.hasOwnProperty(key) ? this.data[key] : undefined; }

has(key) { return this.data.hasOwnProperty(key); }

remove(key) { if (this.has(key)) { delete this.data[key]; return true; } return false; }

keys() { return Object.keys(this.data); } }

这种结构在统计字符频率、缓存查找中非常实用。

常见算法:二分查找

在有序数组中查找目标值,时间复杂度为 O(log n),比线性查找更高效。

function binarySearch(arr, target) {
  let left = 0;
  let right = arr.length - 1;

while (left <= right) { const mid = Math.floor((left + right) / 2); if (arr[mid] === target) { return mid; } else if (arr[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; // 未找到 }

注意:该算法要求输入数组必须已排序。

基本上就这些。掌握这些基础结构和算法,能为你解决更复杂问题打下坚实基础。多写多练,理解会更深入。

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