高階前端程式設計師面試問題與答案【精選9道】
1. 寫 React/Vue 專案時為什麼要在元件中寫 key,其作用是什麼?
key 的作用是為了在 diff 演算法執行時更快的找到對應的節點,提高 diff 速度。
vue 和 react 都是採用 diff 演算法來對比新舊虛擬節點,從而更新節點。在 vue 的 diff 函式中。可以先了解一下 diff 演算法。
在交叉對比的時候,當新節點跟舊節點頭尾交叉對比沒有結果的時候,會根據新節點的 key 去對比舊節點陣列中的 key,從而找到相應舊節點(這裡對應的是一個 key => index 的 map 對映)。如果沒找到就認為是一個新增節點。而如果沒有 key,那麼就會採用一種遍歷查詢的方式去找到對應的舊節點。一種一個 map 對映,另一種是遍歷查詢。相比而言。map 對映的速度更快。
vue 部分原始碼如下:
// vue 專案 src/core/vdom/patch.js -488 行 // oldCh 是一箇舊虛擬節點陣列, if (isUndef(oldKeyToIdx)) oldKeyToIdx = createKeyToOldIdx(oldCh, oldStartIdx, oldEndIdx) idxInOld = isDef(newStartVnode.key) ? oldKeyToIdx[newStartVnode.key] : findIdxInOld(newStartVnode, oldCh, oldStartIdx, oldEndIdx)
建立 map 函式:
function createKeyToOldIdx (children, beginIdx, endIdx) { let i, key const map = {} for (i = beginIdx; i <= endIdx; ++i) { key = children[i].key if (isDef(key)) map[key] = i } return map }
遍歷尋找:
// sameVnode 是對比新舊節點是否相同的函式 function findIdxInOld (node, oldCh, start, end) { for (let i = start; i < end; i++) { const c = oldCh[i] if (isDef(c) && sameVnode(node, c)) return i } }
2. 解析 [‘1’, ‘2’, ‘3’].map(parseInt)
第一眼看到這個題目的時候,腦海跳出的答案是 [1, 2, 3],但是真正的答案是 [1, NaN, NaN]。
首先讓我們回顧一下,map 函式的第一個引數 callback:
var new_array = arr.map(function callback(currentValue[, index[, array]]) { // Return element for new_array }[, thisArg])
這個 callback 一共可以接收三個引數,其中第一個引數代表當前被處理的元素,而第二個引數代表該元素的索引。
- 而 parseInt 則是用來解析字串的,使字串成為指定基數的整數。
parseInt(string, radix)
接收兩個引數,第一個表示被處理的值(字串),第二個表示為解析時的基數。
- 瞭解這兩個函式後,我們可以模擬一下執行情況
-
parseInt(‘1’, 0) //radix 為 0 時,且 string 引數不以“0x”和“0”開頭時,按照 10 為基數處理。這個時候返回 1;
-
parseInt(‘2’, 1) // 基數為 1(1 進位制)表示的數中,最大值小於 2,所以無法解析,返回 NaN;
-
parseInt(‘3’, 2) // 基數為 2(2 進位制)表示的數中,最大值小於 3,所以無法解析,返回 NaN。
-
map 函式返回的是一個陣列,所以最後結果為 [1, NaN, NaN]。
-
最後附上 MDN 上對於這兩個函式的連結,具體引數大家可以到裡面看:
-
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/parseInt
-
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/map
- 什麼是防抖和節流?有什麼區別?如何實現?
防抖
觸發高頻事件後 n 秒內函式只會執行一次,如果 n 秒內高頻事件再次被觸發,則重新計算時間;
思路:
每次觸發事件時都取消之前的延時呼叫方法:
function debounce(fn) { let timeout = null; // 建立一個標記用來存放定時器的返回值 return function () { clearTimeout(timeout); // 每當使用者輸入的時候把前一個 setTimeout clear 掉 timeout = setTimeout(() => { // 然後又建立一個新的 setTimeout, 這樣就能保證輸入字元後的 interval 間隔內如果還有字元輸入的話,就不會執行 fn 函式 fn.apply(this, arguments); }, 500); }; } function sayHi() { console.log('防抖成功'); } var inp = document.getElementById('inp'); inp.addEventListener('input', debounce(sayHi)); // 防抖
2. 節流
高頻事件觸發,但在 n 秒內只會執行一次,所以節流會稀釋函式的執行頻率。
思路:
每次觸發事件時都判斷當前是否有等待執行的延時函式。
function throttle(fn) { let canRun = true; // 通過閉包儲存一個標記 return function () { if (!canRun) return; // 在函式開頭判斷標記是否為 true,不為 true 則 return canRun = false; // 立即設定為 false setTimeout(() => { // 將外部傳入的函式的執行放在 setTimeout 中 fn.apply(this, arguments); // 最後在 setTimeout 執行完畢後再把標記設定為 true(關鍵) 表示可以執行下一次迴圈了。當定時器沒有執行的時候標記永遠是 false,在開頭被 return 掉 canRun = true; }, 500); }; } function sayHi(e) { console.log(e.target.innerWidth, e.target.innerHeight); } window.addEventListener('resize', throttle(sayHi));
4. 介紹下 Set、Map、WeakSet 和 WeakMap 的區別?
Set
成員唯一、無序且不重複;
[value, value],鍵值與鍵名是一致的(或者說只有鍵值,沒有鍵名);
可以遍歷,方法有:add、delete、has。
WeakSet
成員都是物件;
成員都是弱引用,可以被垃圾回收機制回收,可以用來儲存 DOM 節點,不容易造成記憶體洩漏;
不能遍歷,方法有 add、delete、has。
Map
本質上是鍵值對的集合,類似集合;
可以遍歷,方法很多,可以跟各種資料格式轉換。
WeakMap
只接受物件最為鍵名(null 除外),不接受其他型別的值作為鍵名;
鍵名是弱引用,鍵值可以是任意的,鍵名所指向的物件可以被垃圾回收,此時鍵名是無效的;
不能遍歷,方法有 get、set、has、delete。
5. 介紹下深度優先遍歷和廣度優先遍歷,如何實現?
深度優先遍歷(DFS)
深度優先遍歷(Depth-First-Search),是搜尋演算法的一種,它沿著樹的深度遍歷樹的節點,儘可能深地搜尋樹的分支。當節點 v 的所有邊都已被探尋過,將回溯到發現節點 v 的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已探尋源節點到其他所有節點為止,如果還有未被發現的節點,則選擇其中一個未被發現的節點為源節點並重復以上操作,直到所有節點都被探尋完成。
簡單的說,DFS 就是從圖中的一個節點開始追溯,直到最後一個節點,然後回溯,繼續追溯下一條路徑,直到到達所有的節點,如此往復,直到沒有路徑為止。
DFS 可以產生相應圖的拓撲排序表,利用拓撲排序表可以解決很多問題,例如最大路徑問題。一般用堆資料結構來輔助實現 DFS 演算法。
注意:深度 DFS 屬於盲目搜尋,無法保證搜尋到的路徑為最短路徑,也不是在搜尋特定的路徑,而是通過搜尋來檢視圖中有哪些路徑可以選擇。
步驟:
訪問頂點 v;
依次從 v 的未被訪問的鄰接點出發,對圖進行深度優先遍歷;直至圖中和 v 有路徑相通的頂點都被訪問;
若此時途中尚有頂點未被訪問,則從一個未被訪問的頂點出發,重新進行深度優先遍歷,直到所有頂點均被訪問過為止。
實現:
Graph.prototype.dfs = function() { var marked = [] for (var i=0; i<this.vertices.length; i++) { if (!marked[this.vertices[i]]) { dfsVisit(this.vertices[i]) } } function dfsVisit(u) { let edges = this.edges marked[u] = true console.log(u) var neighbors = edges.get(u) for (var i=0; i<neighbors.length; i++) { var w = neighbors[i] if (!marked[w]) { dfsVisit(w) } } } }
測試:
graph.dfs() // 1 // 4 // 3 // 2 // 5
測試成功。
廣度優先遍歷(BFS)
廣度優先遍歷(Breadth-First-Search)是從根節點開始,沿著圖的寬度遍歷節點,如果所有節點均被訪問過,則演算法終止,BFS 同樣屬於盲目搜尋,一般用佇列資料結構來輔助實現 BFS。
BFS 從一個節點開始,嘗試訪問儘可能靠近它的目標節點。本質上這種遍歷在圖上是逐層移動的,首先檢查最靠近第一個節點的層,再逐漸向下移動到離起始節點最遠的層。
步驟:
建立一個佇列,並將開始節點放入佇列中;
若佇列非空,則從佇列中取出第一個節點,並檢測它是否為目標節點;
若是目標節點,則結束搜尋,並返回結果;
若不是,則將它所有沒有被檢測過的位元組點都加入佇列中;
若佇列為空,表示圖中並沒有目標節點,則結束遍歷。
實現:
Graph.prototype.bfs = function(v) { var queue = [], marked = [] marked[v] = true queue.push(v) // 新增到隊尾 while(queue.length > 0) { var s = queue.shift() // 從隊首移除 if (this.edges.has(s)) { console.log('visited vertex: ', s) } let neighbors = this.edges.get(s) for(let i=0;i<neighbors.length;i++) { var w = neighbors[i] if (!marked[w]) { marked[w] = true queue.push(w) } } } }
測試:
graph.bfs(1) // visited vertex: 1 // visited vertex: 4 // visited vertex: 3 // visited vertex: 2 // visited vertex: 5
測試成功。
6. 非同步筆試題
請寫出下面程式碼的執行結果:
// 今日頭條面試題 async function async1() { console.log('async1 start') await async2() console.log('async1 end') } async function async2() { console.log('async2') } console.log('script start') setTimeout(function () { console.log('settimeout') }) async1() new Promise(function (resolve) { console.log('promise1') resolve() }).then(function () { console.log('promise2') }) console.log('script end')
題目的本質,就是考察setTimeout、promise、async await的實現及執行順序,以及 JS 的事件迴圈的相關問題。
答案:
script start async1 start async2 promise1 script end async1 end promise2 settimeout
7. 將陣列扁平化並去除其中重複資料,最終得到一個升序且不重複的陣列
Array.from(new Set(arr.flat(Infinity))).sort((a,b)=>{ return a-b})
8.JS 非同步解決方案的發展歷程以及優缺點。
- 回撥函式(callback)
setTimeout(() => { // callback 函式體 }, 1000)
缺點:回撥地獄,不能用 try catch 捕獲錯誤,不能 return
回撥地獄的根本問題在於:
缺乏順序性: 回撥地獄導致的除錯困難,和大腦的思維方式不符;
巢狀函式存在耦合性,一旦有所改動,就會牽一髮而動全身,即(控制反轉);
巢狀函式過多的多話,很難處理錯誤。
ajax('XXX1', () => { // callback 函式體 ajax('XXX2', () => { // callback 函式體 ajax('XXX3', () => { // callback 函式體 }) }) })
優點:解決了同步的問題(只要有一個任務耗時很長,後面的任務都必須排隊等著,會拖延整個程式的執行)。
2. Promise
Promise 就是為了解決 callback 的問題而產生的。
Promise 實現了鏈式呼叫,也就是說每次 then 後返回的都是一個全新 Promise,如果我們在 then 中 return ,return 的結果會被 Promise.resolve() 包裝。
優點:解決了回撥地獄的問題。
ajax('XXX1') .then(res => { // 操作邏輯 return ajax('XXX2') }).then(res => { // 操作邏輯 return ajax('XXX3') }).then(res => { // 操作邏輯 })
缺點:無法取消 Promise ,錯誤需要通過回撥函式來捕獲。
3. Generator
特點:可以控制函式的執行,可以配合 co 函式庫使用。
function *fetch() { yield ajax('XXX1', () => {}) yield ajax('XXX2', () => {}) yield ajax('XXX3', () => {}) } let it = fetch() let result1 = it.next() let result2 = it.next() let result3 = it.next()
4. Async/await
async、await 是非同步的終極解決方案。
優點是:程式碼清晰,不用像 Promise 寫一大堆 then 鏈,處理了回撥地獄的問題;
缺點:await 將非同步程式碼改造成同步程式碼,如果多個非同步操作沒有依賴性而使用 await 會導致效能上的降低。
async function test() { // 以下程式碼沒有依賴性的話,完全可以使用 Promise.all 的方式 // 如果有依賴性的話,其實就是解決回撥地獄的例子了 await fetch('XXX1') await fetch('XXX2') await fetch('XXX3') }
下面來看一個使用 await 的例子:
let a = 0 let b = async () => { a = a + await 10 console.log('2', a) // -> '2' 10 } b() a++ console.log('1', a) // -> '1' 1
對於以上程式碼你可能會有疑惑,讓我來解釋下原因:
首先函式 b 先執行,在執行到 await 10 之前變數 a 還是 0,因為 await 內部實現了 generator ,generator 會保留堆疊中東西,所以這時候 a = 0 被儲存了下來;
因為 await 是非同步操作,後來的表示式不返回 Promise 的話,就會包裝成 Promise.reslove(返回值),然後會去執行函式外的同步程式碼;
同步程式碼執行完畢後開始執行非同步程式碼,將儲存下來的值拿出來使用,這時候 a = 0 + 10。
上述解釋中提到了 await 內部實現了 generator,其實 await 就是 generator 加上 Promise的語法糖,且內部實現了自動執行 generator。如果你熟悉 co 的話,其實自己就可以實現這樣的語法糖。
9. 談談你對 TCP 三次握手和四次揮手的理解
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