如何将有上下级联系的扁平数据结构转成树形数据结构 有一套考察算法的小题目。将一个扁平的数据结构转成树。题目扁平的数据结构如下let arr = [ {id: 1, name: '部门1', pid: 0}, {id: 2, name: '部门2', pid: 1}, {id: 3, name: '部门3', pid: 1}, {id: 4, name: '部门4', pid: 3}, {id: 5, name: '部门5', pid: 4}, ] 输出结果[ { "id": 1, "name": "部门1", "pid": 0, "children": [ { "id": 2, "name": "部门2", "pid": 1, "children": [] }, { "id": 3, "name": "部门3", "pid": 1, "children": [ // 结果 ,,, ] } ] } ] 不考虑性能实现，递归遍历查找主要思路是提供一个递getChildren的方法，该方法递归去查找子集。/** * 递归查找，获取children */ const getChildren = (data, result, pid) => { for (const item of data) { if (item.pid === pid) { const newItem = {...item, children: []}; result.push(newItem); getChildren(data, newItem.children, item.id); } } } /** * 转换方法 */ const arrayToTree = (data, pid) => { const result = []; getChildren(data, result, pid) return result; } 该实现的时间复杂度为O(2^n)。不用递归主要思路是先把数据转成Map去存储，之后遍历的同时借助对象的引用，直接从Map找对应的数据做存储function arrayToTree(items) { const result = []; // 存放结果集 const itemMap = {}; // // 先转成map存储 for (const item of items) { itemMap[item.id] = {...item, children: []} } for (const item of items) { const id = item.id; const pid = item.pid; const treeItem = itemMap[id]; if (pid === 0) { result.push(treeItem); } else { if (!itemMap[pid]) { itemMap[pid] = { children: [], } } itemMap[pid].children.push(treeItem) } } return result; }有两次循环，该实现的时间复杂度为O(2n)，需要一个Map把数据存储起来，空间复杂度O(n)最优性能主要思路也是先把数据转成Map去存储，之后遍历的同时借助对象的引用，直接从Map找对应的数据做存储。不同点在遍历的时候即做Map存储,有找对应关系。性能会更好。function arrayToTree(items) { const result = []; // 存放结果集 const itemMap = {}; // for (const item of items) { const id = item.id; const pid = item.pid; if (!itemMap[id]) { itemMap[id] = { children: [], } } itemMap[id] = { ...item, children: itemMap[id]['children'] } const treeItem = itemMap[id]; if (pid === 0) { result.push(treeItem); } else { if (!itemMap[pid]) { itemMap[pid] = { children: [], } } itemMap[pid].children.push(treeItem) } } return result; }一次循环就搞定了，该实现的时间复杂度为O(n)，需要一个Map把数据存储起来，空间复杂度O(n)

如何判断一个算法的好坏 我们常常用时间复杂度和空间复杂度来判断一个算法的好坏。通俗的讲就是从执行时间和占用空间来看,执行时间越短，占用的内存空间越小，那么它就是好的算法。时间复杂度代表的就是执行时间，空间复杂度就是代表占用的内存空间。什么是时间复杂度？时间复杂度并不是计算程序具体运行的时间，它计算的是算法执行语句的次数。随着执行次数的不断增大，时间复杂度不断增大，算法花费时间越多。常见的时间复杂度有常数阶 O(1)对数阶 O(log2 n)线性阶 O(n)线性对数阶 O(n log2 n)平方阶 O(n^2)立方阶 O(n^3)k 次方阶 O(n^K)指数阶 O(2^n)计算方法选取相对增长最高的项最高项系数是都化为 1若是常数的话用 O(1)表示；通常呢，我们计算时间复杂度都是计算最坏情况。 举个例子：如 f(n)=3\*n^4+3n+300 则 O(n)=n^4`计算时间复杂度的要注意的几个点如果算法的执行时间不随 n 的增加而增长，假如算法中有上千条语句，执行时间也不过是一个较大的常数。此类算法的时间复杂度是 O(1)。 举例如下：代码执行 100 次，是一个常数，复杂度也是 O(1)。let x = 1 while (x < 100) { x++ }有多个循环语句时候，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的方法决定的。举例如下：在下面 for 循环当中，外层循环每执行一次，内层循环要执行 n 次，执行次数是根据 n 所决定的，时间复杂度是 O(n^2)。 for (i = 0; i < n; i++) { for (j = 0; j < n; j++) { // ...code } }循环不仅与 n 有关，还与执行循环判断条件有关。举例如下：在代码中，如果arr[i]不等于 1 的话，时间复杂度是O(n)。如果arr[i]等于 1 的话，循环不执行，时间复杂度是O(0)。for (var i = 0; i < n && arr[i] != 1; i++) { // ...code }什么是空间复杂度？空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间的大小。计算方法：忽略常数，用 O(1)表示递归算法的空间复杂度=(递归深度 n)*(每次递归所要的辅助空间)计算空间复杂度的简单几点仅仅只复制单个变量，空间复杂度为 O(1)。举例如下：空间复杂度为 O(n) = O(1)。let a = 1 let b = 2 let c = 3 console.log('输出a,b,c', a, b, c)递归实现，调用 fun 函数，每次都创建 1 个变量 k。调用 n 次，空间复杂度O(n*1) = O(n)。function fun(n) { let k = 10 if (n == k) { return n } else { return fun(++n) } }

JS 判断带 emoji 的字符串长度的究极方法 历史的坑JS 的字符串长度是个奇怪的设定，很多编程语言，获取字符串的长度是得到 字节长度，比如一个正常的汉字是两个字节，但在 js 中，'汉'.length 是 1 。看上去很方便，殊不知，这个特性埋下的坑。比如：😀 : '😀'.length 得到的是 2𠮷 : '𠮷''.length 得到的也是 2JS 内部字符以 UTF-16 的格式储存 （一种兼容 utf-8，但可储存编码比utf-8多8位），简单点说，就是最多存 16 位的编码，但中华文化博大精深，字太多了，有些字排到后面，都不只 16 位编码了，于是，在 js 中只能用 2 个 utf-16 来储存，于是，这个𠮷这就被 js 当成长度为 2 了。生辟字很少见的，但 emoji 不少见啊，还很流行，关键的是，大多都是 编码超过 16 位，也就是说 js 中长度不止为 1 可能有的 emoji 长度为 2 都不止。比如这个 👨‍👩‍👧‍👧 ，运行 '👨‍👩‍👧‍👧'.length 在 js 中 答案为 11 , 这里不去深究 Emoji 的历史了，有兴趣可以去了解下。解决办法那在需求中，比如评论输入框中 限定 20 的字符， 很明显 直接用 length 判断长度 ，用户两个 emoji 就不够了，显然不能满足需求其他一些 for ... of 和 codePointAt 方法在一些情况下是可以解决长度问题，但在 组合 emoji 中就无能为力了弊端的实现function length(s) { let len = 0; for (let i = 0; i < s.length; i++) { len++; // 0xffff 是16进制，一个f相当4位二进制，4个f就是16位 if (s.codePointAt(i) > 0xffff) i++; } return len; }length("😀"); //1 length("𠮷"); //1这个方法一些情况可以获取真实长度，但是在 组合 emoji 比如 👨‍👩‍👧‍👧 就会有问题。length("👨‍👩‍👧‍👧"); // 7 很明显不对究极解决这里需要引入 lodash 的 toArray 方法 转成数组 再获取数组的长度有兴趣的可以去 https://github.com/lodash/lodash/blob/master/toArray.js 源码了解它的实现 这里先不去深究了function trueLength(str) { return _.toArray(str).length; }不想引入loadsh 我这边根据源码重新写了一个const countStrLen = (string) => { const reUnicode = /\ud83c[\udffb-\udfff](?=\ud83c[\udffb-\udfff])|(?:[^\ud800-\udfff][\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]?|[\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]|(?:\ud83c[\udde6-\uddff]){2}|[\ud800-\udbff][\udc00-\udfff]|[\ud800-\udfff])[\ufe0e\ufe0f]?(?:[\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]|\ud83c[\udffb-\udfff])?(?:\u200d(?:[^\ud800-\udfff]|(?:\ud83c[\udde6-\uddff]){2}|[\ud800-\udbff][\udc00-\udfff])[\ufe0e\ufe0f]?(?:[\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]|\ud83c[\udffb-\udfff])?)*/g; return (string.match(reUnicode) || []).length } countStrLen('👨‍👩‍👧‍👧') //1或者直接挂载在原型链上String.prototype.countLengtn = function() { const reUnicode = /\ud83c[\udffb-\udfff](?=\ud83c[\udffb-\udfff])|(?:[^\ud800-\udfff][\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]?|[\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]|(?:\ud83c[\udde6-\uddff]){2}|[\ud800-\udbff][\udc00-\udfff]|[\ud800-\udfff])[\ufe0e\ufe0f]?(?:[\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]|\ud83c[\udffb-\udfff])?(?:\u200d(?:[^\ud800-\udfff]|(?:\ud83c[\udde6-\uddff]){2}|[\ud800-\udbff][\udc00-\udfff])[\ufe0e\ufe0f]?(?:[\u0300-\u036f\ufe20-\ufe2f\u20d0-\u20ff\u1ab0-\u1aff\u1dc0-\u1dff]|\ud83c[\udffb-\udfff])?)*/g; return (this.toString().match(reUnicode) || []).length } "𠮷👨‍👩‍👧‍👧👨‍👩‍👧‍👧😀𠮷".countLengtn() // 5

JS 循环里如何使用多个异步 循环里多个异步串行运行方法for 循环const items = [3000, 2000, 1000, 4000]; const testPromise = (param) => { return new Promise((resolve) => { setTimeout(() => { console.log( `时间（s）：${Math.floor(Date.now() / 1000)}，结果：${param} ` ); resolve(); }, param); }); }; (async () => { console.log(`开始时间（s）：${Math.floor(Date.now() / 1000)}`); for (let item of items) { await testPromise(item); } console.log(`结束时间（s）：${Math.floor(Date.now() / 1000)}`); })();reduce 方法const items = [3000, 2000, 1000, 4000]; const testPromise = (param) => { return new Promise((resolve) => { setTimeout(() => { console.log( `时间（s）：${Math.floor(Date.now() / 1000)}，结果：${param} ` ); resolve(); }, param); }); }; (async () => { console.log(`开始时间（s）：${Math.floor(Date.now() / 1000)}`); const result = items.reduce((resPromise, next) => { return resPromise.then(() => { return testPromise(next); }); }, Promise.resolve()); result.then(() => { console.log(`结束时间（s）：${Math.floor(Date.now() / 1000)}`); }); })();这里异步生成器的方法，但是实现不是很简约，就不展示了！多个异步并行运行方法这里使用 promise.all()const items = [3000, 2000, 1000, 4000]; const testPromise = (param) => { return new Promise((resolve) => { setTimeout(() => { console.log( `时间（s）：${Math.floor(Date.now() / 1000)}，结果：${param} ` ); resolve(); }, param); }); }; (async () => { const promises = items.map((item) => { return testPromise(item); }); await Promise.all(promises); })();

国内 jsDelivr 已死，网站资源该何去何从？ jsDelivr 备案吊销后，网站资源该何去何从？最近发现许多网站（包括本站点）加载时间已经超出平常。之前是 Jsdelivr CDN 的 SSL 证书过期了，导致服务断了很长时间。然而不知何种原因，jsDelivr 的域名备案在 2021 年 12 月 20 日被吊销，导致国内的 CDN 提供商网宿移除了 jsDelivr。现在 jsDelivr 的国内线路为 Fastly 提供， 所以现在的速度相比之前慢了许多。国内部分替代加速平台https://cdn.baomitu.comhttp://staticfile.orghttps://www.bootcdn.cnhttp://cdn.bytedance.com

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如何同步淘宝镜像中 npm 包 因为淘宝镜像的存在，国内访问速度快了 但也存在一些问题 同步不及时那如何快速同步自己需要的包呢步骤找到需要同步包的名字 这边假设 包名字为 vite 访问淘宝镜像包同步地址 https://npmmirror.com/sync/{包的名字} 如上假设包名字为 vite 则访问 https://npmmirror.com/sync/vite 就可以同步了

目前可用的二维码 api 服务接口 汇集了目前可用的二维码 api 服务接口{alert type="warning"}每个都有二维码示例图，如果示例图不可见 则该服务已挂掉{/alert}青旨 API 提供https://api.tqz.ink/api/qrcode?text=https://yuye.fun&size=200示例：韩小韩 APIhttps://api.vvhan.com/api/qr?text=https://www.yuye.fun示例：网易 lofter 二维码 api 接口https://www.lofter.com/genBitmaxImage?url=https://www.yuye.fun示例：qrcode 提供的二维码 api， s=1-20 可更改尺寸 国外服务https://qrcode.jp/qr?q=https://www.yuye.fun&s=10示例：qrserver 提供的二维码 api，国外服务https://api.qrserver.com/v1/create-qr-code/?size=100×100&data=https://www.yuye.fun示例：kegood 提供的二维码 api 服务调用参数说明：url: 二维码对应的网址或需要生成二维码的信息m : 二维码白色边框尺寸,缺省值: 0pxe : 容错级别(errorLevel)，可选参数如下(缺省值 L)：L水平 7%的字码可被修正M水平 15%的字码可被修正Q水平 25%的字码可被修正H水平 30%的字码可被修正p : 二维码尺寸，可选范围1-10(具体大小和容错级别有关)（缺省值：3）https://qrs.kegood.com/?m=1&e=L&p=10&url=https://www.yuye.fun示例：api.pwmqr.comhttps://api.pwmqr.com/qrcode/create/?url=https://www.yuye.fun示例：

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