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谈谈常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图）及其应用场景

news 来源：原创 2025/7/3 17:01:54

一、数组（Array）

定义：连续存储相同类型数据的线性结构，支持随机访问。
应用场景：列表渲染、数据缓存、算法处理
代码示例：

// 数组基本操作
const arr = [1, 2, 3, 4];
arr.push(5); // O(1) 平均时间复杂度
arr.pop();  // O(1)
arr.shift();// O(n) 不推荐高频使用
arr.unshift(0); // O(n)// 数组遍历优化
// 推荐写法（减少属性查找）
for (let i = 0, len = arr.length; i < len; i++) {console.log(arr[i]);
}// 二维数组初始化
const matrix = Array.from({ length: 3 }, () => new Array(3).fill(0));

使用建议：

优先使用 push/pop 替代 shift/unshift
大数据量时避免频繁操作数组头部
遍历数组使用 for 循环而非 forEach 可提高性能
多维数组建议使用 Array.from 初始化

注意事项：

警惕数组越界访问
避免使用稀疏数组（会影响性能）
注意数组原型链方法的副作用（如 sort 会改变原数组）

二、链表（Linked List）

定义：由节点组成的链式结构，节点包含值和指向下一个节点的指针
应用场景：内存管理、DOM 节点操作、LRU 缓存
代码示例：

class ListNode {constructor(val, next) {this.val = (val === undefined ? 0 : val);this.next = (next === undefined ? null : next);}
}// 链表反转
function reverseList(head) {let prev = null;let current = head;while (current) {const next = current.next;current.next = prev;prev = current;current = next;}return prev;
}

使用建议：

插入 / 删除操作优先使用链表
实现双向链表时维护好前驱指针
使用虚拟头节点简化边界条件处理

注意事项：

避免循环引用导致内存泄漏
注意空指针检查
遍历链表时设置终止条件
内存分配比数组更碎片化

三、栈（Stack）

定义：遵循后进先出（LIFO）原则的线性结构
应用场景：路由管理、撤销重做、函数调用栈
代码示例：

class Stack {constructor() {this.items = [];}push(element) {this.items.push(element);}pop() {return this.items.pop();}peek() {return this.items[this.items.length - 1];}
}// 浏览器路由栈模拟
const routerStack = new Stack();
routerStack.push('/home');
routerStack.push('/about');
routerStack.pop(); // 返回 '/about'，当前栈顶 '/home'

使用建议：

用数组实现简单栈时，直接使用 push/pop
需要高性能时考虑使用 Uint8Array 实现
限制栈的最大深度防止溢出

注意事项：

处理栈溢出（Stack Overflow）
避免在栈中存储过大对象
递归深度受限于栈大小

四、队列（Queue）

定义：遵循先进先出（FIFO）原则的线性结构
应用场景：任务调度、事件队列、消息缓冲
代码示例：

class Queue {constructor() {this.items = [];}enqueue(element) {this.items.push(element);}dequeue() {return this.items.shift();}front() {return this.items[0];}
}// 任务队列处理
const taskQueue = new Queue();
taskQueue.enqueue(() => console.log('Task 1'));
taskQueue.enqueue(() => console.log('Task 2'));
taskQueue.dequeue()(); // 执行 Task 1

使用建议：

优先使用 enqueue + pop 替代 shift
使用双端队列（Deque）实现更灵活操作
限制队列长度防止内存耗尽

注意事项：

避免饥饿问题（高优先级任务阻塞队列）
处理并发访问时需加锁
内存泄漏风险（未及时释放旧任务）

五、哈希表（Hash Table）

定义：通过哈希函数将键映射到存储位置的结构
应用场景：状态管理、缓存、快速查找
代码示例：

class HashTable {constructor(size = 1024) {this.table = new Array(size);this.size = size;}hash(key) {let hash = 0;for (let i = 0; i < key.length; i++) {hash += key.charCodeAt(i);}return hash % this.size;}set(key, value) {const index = this.hash(key);this.table[index] = value;}get(key) {const index = this.hash(key);return this.table[index];}
}// 简单状态管理
const state = new HashTable();
state.set('user', { name: 'John', age: 30 });
console.log(state.get('user'));

使用建议：

选择合适的哈希函数（如 BKDRHash）
负载因子控制在 0.75 以下
实现冲突解决（开放寻址法 / 链地址法）

注意事项：

哈希冲突的处理
键的可哈希性（对象需重写 toString）
动态扩容的性能消耗

六、树（Tree）

定义：n 个节点构成的有限集合，具有层次关系
应用场景：DOM 树、路由配置、算法优化
代码示例：

class TreeNode {constructor(val) {this.val = val;this.left = null;this.right = null;}
}// 二叉树前序遍历
function preorderTraversal(root) {const result = [];function traverse(node) {if (!node) return;result.push(node.val);traverse(node.left);traverse(node.right);}traverse(root);return result;
}// 构建DOM树
const div = document.createElement('div');
const span = document.createElement('span');
div.appendChild(span);

使用建议：

使用递归实现树遍历需注意栈溢出
优先使用迭代法（如 Morris 遍历）优化空间复杂度
树的深度控制在合理范围

注意事项：

树的平衡问题（AVL 树 / RBTree）
内存泄漏（未释放子节点引用）
遍历顺序的选择（前序 / 中序 / 后序）

七、图（Graph）

定义：由节点和边构成的非线性结构
应用场景：社交网络、路径规划、依赖分析
代码示例：

class Graph {constructor() {this.adjList = new Map();}addVertex(vertex) {if (!this.adjList.has(vertex)) {this.adjList.set(vertex, new Set());}}addEdge(v1, v2) {if (this.adjList.has(v1) && this.adjList.has(v2)) {this.adjList.get(v1).add(v2);this.adjList.get(v2).add(v1);}}bfs(start) {const visited = new Set();const queue = [start];visited.add(start);while (queue.length) {const node = queue.shift();console.log(node);this.adjList.get(node).forEach(neighbor => {if (!visited.has(neighbor)) {visited.add(neighbor);queue.push(neighbor);}});}}
}// 页面依赖关系图
const graph = new Graph();
graph.addVertex('A');
graph.addVertex('B');
graph.addEdge('A', 'B');
graph.bfs('A'); // 输出 A -> B

使用建议：

选择邻接表存储稀疏图
使用邻接矩阵存储稠密图
路径查找使用 Dijkstra/A * 算法

注意事项：

图的遍历需要标记访问状态
处理环的问题（强连通分量）
内存消耗较大，需注意优化

总结建议

空间与时间权衡：根据数据量和操作类型选择结构
性能优化：避免在高频操作中使用低效率方法
内存管理：及时释放不再使用的结构引用
算法适配：不同场景选择对应算法（如树用 DFS，图用 BFS）
边界处理：空值检查、越界处理等防御性编程

建议在实际开发中建立数据结构选择决策表，根据具体场景评估时间复杂度、空间复杂度和操作频率，同时结合浏览器 / Node.js 环境特性进行优化。

谈谈常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图）及其应用场景

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三、栈（Stack）

四、队列（Queue）

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