为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
从一个需求谈起
在我之前的项目中，曾经遇到过这样一个需求，编写一个级联选择器，大概是这样：
图中的示例使用的是Ant-Design的Cascader组件。
要实现这一功能，我需要类似这样的数据结构：
var data = [{
"value": "浙江",
"children": [{
"value": "杭州",
"children": [{
"value": "西湖"
}]
}]
}, {
"value": "四川",
"children": [{
"value": "成都",
"children": [{
"value": "锦里"
}, {
"value": "方所"
}]
}, {
"value": "阿坝",
"children": [{
"value": "九寨沟"
}]
}]
}]
一个具有层级结构的数据，实现这个功能非常容易，因为这个结构和组件的结构是一致的，递归遍历就可以了。
但是，由于后端通常采用的是关系型数据库，所以返回的数据通常会是这个样子：
var data = [{
"province": "浙江",
"city": "杭州",
"name": "西湖"
}, {
"province": "四川",
"city": "成都",
"name": "锦里"
}, {
"province": "四川",
"city": "成都",
"name": "方所"
}, {
"province": "四川",
"city": "阿坝",
"name": "九寨沟"
}]
前端这边想要将数据转换一下其实也不难，因为要合并重复项，可以参考数据去重的方法来做，于是我写了这样一个版本。
'use strict'
/**
* 将一个没有层级的扁平对象,转换为树形结构()结构的对象
* @param tableData - 一个由对象构成的数组,里面的对象都是扁平的
* @param route - 一个由字符串构成的数组,字符串为前一数组中对象的key,最终
* 输出的对象层级顺序为keys中字符串key的顺序
* @return 保存具有树形结构的对象
*/
var transObject = function(tableData, keys) {
let hashTable = {}, res = []
for( let i = 0; i < tableData.length; i++ ) {
if(!hashTable[tableData[i][keys[0]]]) {
let len = res.push({
value: tableData[i][keys[0]],
children: []
})
// 在这里要保存key对应的数组序号,不然还要涉及到查找
hashTable[tableData[i][keys[0]]] = { $$pos: len - 1 }
}
if(!hashTable[tableData[i][keys[0]]][tableData[i][keys[1]]]) {
let len = res[hashTable[tableData[i][keys[0]]].$$pos].children.push({
value: tableData[i][keys[1]],
children: []
})
hashTable[tableData[i][keys[0]]][tableData[i][keys[1]]] = { $$pos: len - 1 }
}
res[hashTable[tableData[i][keys[0]]].$$pos].children[hashTable[tableData[i][keys[0]]][tableData[i][keys[1]]].$$pos].children.push({
value: tableData[i][keys[2]]
})
}
return res
}
var data = [{
"province": "浙江",
"city": "杭州",
"name": "西湖"
}, {
"province": "四川",
"city": "成都",
"name": "锦里"
}, {
"province": "四川",
"city": "成都",
"name": "方所"
}, {
"province": "四川",
"city": "阿坝",
"name": "九寨沟"
}]
var keys = ['province', 'city', 'name']
console.log(transObject(data, keys))
还好keys的长度只有3，这种东西长了根本没办法写，很明显可以看出来这里面有重复的部分，可以通过循环搞定，但是想了很久都没有思路，就搁置了。
后来，有一天晚饭后不是很忙，就跟旁边做数据的同事聊了一下这个需求，请教一下该怎么用循环来处理。他看了一下，就问我：“你知道trie树吗？”。我头一次听到这个概念，他简单的给我讲了一下，然后说感觉处理的问题有些类似，让我可以研究一下trie树的原理并试着优化一下。
讲道理，trie树这个数据结构网上确实有很多资料，但很少有使用javascript实现的，不过原理倒是不难。尝试之后，我就将transObject的代码优化成了这样。（关于trie树，还请读者自己阅读相关材料）
var transObject = function(tableData, keys) {
let hashTable = {}, res = []
for (let i = 0; i < tableData.length; i++) {
let arr = res, cur = hashTable
for (let j = 0; j < keys.length; j++) {
let key = keys[j], filed = tableData[i][key]
if (!cur[filed]) {
let pusher = {
value: filed
}, tmp
if (j !== (keys.length - 1)) {
tmp = []
pusher.children = tmp
}
cur[filed] = { $$pos: arr.push(pusher) - 1 }
cur = cur[filed]
arr = tmp
} else {
cur = cur[filed]
arr = arr[cur.$$pos].children
}
}
}
return res
}
这样，解决方案就和keys的长短无关了。
这大概是我第一次，真正将数据结构的知识和前端项目需求结合在一起。
再谈谈我在面试遇到的问题
目前为止我参加过几次前端开发方面的面试，确实有不少面试官会问道一些算法。通常会涉及的，是链表、树、字符串、数组相关的知识。前端面试对算法要求不高，似乎已经是业内的一种共识了。虽说算法好的前端面试肯定会加分，但是仅凭常见的面试题，而不去联系需求，很难让人觉得，算法对于前端真的很重要。
直到有一天，有一位面试官问我这样一个问题，下面我按照自己的回忆把对话模拟出来，A指面试官，B指我：
A：你有写过瀑布流吗？
B：我写过等宽瀑布流。实现是当用户拉到底部的一定高度的时候，向后端请求一定数量的图片，然后再插入到页面中。
A：那我问一下，如何让几列图片之间的高度差最小？
B：这个需要后端发来的数据里面有图片的高度，然后我就可以看当前高度最小的是哪里列，将新图片插入那一列，然后再看看新的高度最小的是哪一列。
A：我觉得你没有理解我的问题，我的意思是如何给后端发来的图片排序，让几列图片之间的高度差最小？
B：（想了一段时间）对不起，这个问题我没有思路。
A：你是软件工程专业的对吧？你们数据结构课有没有学动态规划？
B：可能有讲吧，但是我没什么印象了。
对话大概就是这样，虽然面试最终还是pass了，但这个问题确实让我很在意，因为我觉得，高度差“最”小，真的能用很简单的算法就解决吗？
这个问题的实质，其实就是有一个数组，将数组元素分成n份，每份所有元素求和，如何使每份的和的差最小。
搜索上面这个问题，很快就能找到相关的解答，很基本的一类动态规划问题——背包问题。
之前我确实看过背包问题的相关概念（也仅仅是相关概念）。当时我看到这样一段话：
许多使用递归去解决的编程问题，可以重写为使用动态规划的技巧去解决。动态规划方案通常会使用一个数组来建立一张表，用于存放被分解成众多子问题的解。当算法执行完毕，最终的解将会在这个表中很明显的地方被找到。
后面是一个用动态规划重写斐波那契数列的例子。我看到它只是将递归的结果，保存在了一个数组中，就天真的以为动态规划是优化递归的一种方法，并没有深入去理解。
不求甚解，确实早晚会出问题的。当时我虽然以为自己知道了算法的重要性，但其实还是太年轻。
动态规划可以求解一类“最优解”问题，这在某种程度上让我耳目一新。由于本文主要还是为了说明数据结构与算法对于前端的意义，关于动态规划的细节，本文也不会涉及，而且水平确实也不够。网上有许多非常好的博文，尤其推荐《背包九讲》。
多说两句——一道思考题
将如下扁平对象，转为树形对象。parent字段为空字符串的节点为根节点：
var input = {
h3: {
parent: 'h2',
name: '副总经理(市场)'
},
h1: {
parent: 'h0',
name: '公司机构'
},
h7: {
parent: 'h6',
name: '副总经理(总务)'
},
h4: {
parent: 'h3',
name: '销售经理'
},
h2: {
parent: 'h1',
name: '总经理'
},
h8: {
parent: 'h0',
name: '财务总监'
},
h6: {
parent: 'h4',
name: '仓管总监'
},
h5: {
parent: 'h4',
name: '销售代表'
},
h0: {
parent: '',
name: 'root'
}
};
这个需求在前端其实也很实际，示例中的对象是一个公司组织结构图。如果需求是让你在前端用svg之类的技术画出这样一张图，就需要这个功能。（另外我想到的一种应用场景，就是在前端展示类似windows资源管理器的文件树）
我当时想了很久，没有想到一个循环解决的方法，后来在stackoverflow上找到了答案：
var plain2Tree = function (obj) {
var key, res
for(key in obj) {
var parent = obj[key].parent
if(parent === '') {
res = obj[key]
} else {
obj[parent][key] = obj[key]
}
}
return res
}
这段代码，就是利用了JavaScript里面的引用类型，之后的思路，和操作指针没什么区别，就是构造一棵树。
但对于我来说，从来都没有往树和指针的那方面思考，就很被动了。
结语
以上列举了三道题，希望可以引起大家对于在前端应用数据结构与算法相关知识的共鸣。
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