撩课-Web大前端每天5道面试题-Day11
程序员文章站
2022-04-24 22:39:54
1. 如何手写一个JQ插件? 3. 清除浮动和解决垂直外边距重叠的解决方案? 4. sessionStorage 、localStorage 和 cookie ? 5. 判断一个单词是否是回文? 6. 不借助临时变量,进行两个整数的交换? 7. 运用JS 实现二叉查找树? ......
1. 如何手写一个jq插件?
方式一: $.extend(src) 该方法就是将src合并到jq的全局对象中去: $.extend({ log: ()=>{alert('撩课itlike');} }); 方式二: $.fn.extend(src) 该方法将src合并到jquery的实例对象中去: $.fn.extend({ log: ()=>{alert('撩课itlike');} }); 说说平衡二叉树? 平衡二叉搜索树(self-balancing binary search tree) 又被称为avl树。 具有以下性质: 1)它是一棵空树或它的左右两个子树 的高度差的绝对值不超过1, 并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。 2)平衡二叉树必定是二叉搜索树,反之则不一定。 3)平衡二叉树的常用实现方法有红黑树、avl、 替罪羊树、treap、伸展树等。 最小二叉平衡树的节点的公式如下: f(n)=f(n-1)+f(n-2)+1 备注: 1是根节点, f(n-1)是左子树的节点数量, f(n-2)是右子树的节点数量。
3. 清除浮动和解决垂直外边距重叠的解决方案?
问题描述: 1) 父元素没有设置宽高,尺寸由子元素撑起; 子元素一旦浮动,父元素高度会发生塌陷。 2)子元素设置margin-top会作用的父元素的margin-top; 此时会造成垂直外边距重叠。 撩课小编: .clearfix::after, .clearfix::before{ content: ' '; display: table; clear: both; }
4. sessionstorage 、localstorage 和 cookie ?
相同点: 都用于浏览器端存储的缓存数据; 不同点: 1) 存储内容是否发送到服务器端 当设置了cookie后,数据会发送到服务器端, 造成一定的宽带浪费;xxxstorage则会将数据保存 到本地,不会造成宽带浪费; 2) 数据存储大小不同 cookie数据不能超过4k,适用于会话标识; xxxstorage数据存储可以达到5m; 3) 数据存储的有效期限不同 cookie只在设置了cookid过期时间 之前一直有效,即使关闭窗口或者浏览器; sessionstorage,仅在关闭浏览器之前有效; localstorage,数据存储永久有效; 4) 作用域不同 cookie和localstorage是在同源同窗口中 都是共享的; sessionstorage不在不同的浏览器窗口 *享,即使是同一个页面;
5. 判断一个单词是否是回文?
回文是指把相同的词汇或句子, 在下文中调换位置或颠倒过来, 产生首尾回环的情景, 叫做回文,也叫回环。 比如 cacac,redivider 。 let checkpalindrom = (str)=>{ return str === str.split('').reverse().join(''); }
6. 不借助临时变量,进行两个整数的交换?
撩课小编:输入 a = 3, b =1, 输出 a = 1, b =3 let swap = (a , b)=>{ b = b - a; a = a + b; b = a - b; return [a,b]; }
7. 运用js 实现二叉查找树?
二叉查找树,也称二叉搜索树、有序二叉树; 是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树: 1) 任意节点的左子树不空, 则左子树上所有结点的值均 小于它的根结点的值; 2) 任意节点的右子树不空, 则右子树上所有结点的值 均大于它的根结点的值; 3) 任意节点的左、右子树 也分别为二叉查找树; 4) 没有键值相等的节点。 5) 二叉查找树相比于其他数据结构 的优势在于查找、插入的时间复杂度较低, 为o(log n)。 二叉查找树是基础性数据结构, 用于构建更为抽象的数据结构, 如集合、multiset、关联数组等。 实现: 1)先设定好每个节点的数据结构 class node { constructor(data, left, right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; } } 2)树是由节点构成,由根节点逐渐延生到各个子节点, 因此它具备基本的结构就是具备一个根节点, 具备添加,查找和删除节点的方法。 class binarysearchtree extend node{ constructor(data, left, right) { super(data, left, right); this.root = null; } insert(data) { let n = new node(data, null, null); if (!this.root) { return this.root = n; } let currentnode = this.root; let parent = null; while (1) { parent = currentnode; if (data < currentnode.data) { currentnode = currentnode.left; if (currentnode === null) { parent.left = n; break; } } else { currentnode = currentnode.right; if (currentnode === null) { parent.right = n; break; } } } } remove(data) { this.root = this.removenode(this.root, data) } removenode(node, data) { if (node === null) { return null; } if (data === node.data) { if (node.left == null && node.right == null) { return null; } if (node.left === null) { return node.right; } if (node.right === null) { return node.left; } let getsmallest = (node) =>{ if(node.left === null && node.right == null) { return node; } if(node.left !== null) { return node.left; } if(node.right !== null) { return getsmallest(node.right); } } let temnode = getsmallest(node.right); node.data = temnode.data; node.right = this.removenode(temnode.right,temnode.data); return node; } else if (data < node.data) { node.left = this.removenode(node.left,data); return node; } else { node.right = this.removenode(node.right,data); return node; } } find(data) { let current = this.root; while (current !== null) { if (data == current.data) { break; } if (data < current.data) { current = current.left; } else { current = current.right } } return current.data; } }
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