Javascript中有哪些常见的数据结构

本篇文章为大家展示了javascript中有哪些常见的数据结构，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

1.Stack(栈)

堆栈遵循LIFO(后进先出)的原则。如果你把书堆叠起来，上面的书会比下面的书先拿。或者当你在网上浏览时，后退按钮会引导你到最近浏览的页面。

Stack具有以下常见方法：

• push：输入一个新元素

• pop：删除顶部元素，返回删除的元素

• peek：返回顶部元素

• length：返回堆栈中元素的数量

Javascript中的数组具有Stack的属性，但是我们使用 function Stack() 从头开始构建Stack

function Stack() {     this.count = 0;   this.storage = {};    this.push = function (value) {     this.storage[this.count] = value;     this.count++;   }    this.pop = function () {     if (this.count === 0) {       return undefined;     }     this.count--;     var result = this.storage[this.count];     delete this.storage[this.count];     return result;   }    this.peek = function () {     return this.storage[this.count - 1];   }    this.size = function () {     return this.count;   } }

2.Queue(队列)

Queue与Stack类似。唯一不同的是，Queue使用的是FIFO原则(先进先出)。换句话说，当你排队等候公交车时，队列中的第一个总是先上车。

队列具有以下方法：

• enqueue：输入队列，在最后添加一个元素

• dequeue：离开队列，删除前元素并返回

• front：得到第一个元素

• isEmpty：确定队列是否为空

• size：获取队列中元素的数量

JavaScript中的数组具有Queue的某些属性，因此我们可以使用数组来构造Queue的示例：

function Queue() {   var collection = [];   this.print = function () {     console.log(collection);   }   this.enqueue = function (element) {     collection.push(element);   }   this.dequeue = function () {     return collection.shift();   }   this.front = function () {     return collection[0];   }    this.isEmpty = function () {     return collection.length === 0;   }   this.size = function () {     return collection.length;   } }

优先队列

队列还有另一个高级版本。为每个元素分配优先级，并将根据优先级对它们进行排序：

function PriorityQueue() {    ...    this.enqueue = function (element) {     if (this.isEmpty()) {       collection.push(element);     } else {       var added = false;       for (var i = 0; i < collection.length; i++) {         if (element[1] < collection[i][1]) {           collection.splice(i, 0, element);           added = true;           break;         }       }       if (!added) {         collection.push(element);       }     }   } }

测试一下：

var pQ = new PriorityQueue(); pQ.enqueue([ gannicus , 3]); pQ.enqueue([ spartacus , 1]); pQ.enqueue([ crixus , 2]); pQ.enqueue([ oenomaus , 4]); pQ.print();

返回

[   [  spartacus , 1 ],   [  crixus , 2 ],   [  gannicus , 3 ],   [  oenomaus , 4 ] ]

3. Linked List(链表)

从字面上看，链表是一个链式数据结构，每个节点由两个信息组成：节点的数据和指向下一个节点的指针。链表和传统数组都是线性数据结构，具有序列化的存储方式。当然，它们也有差异：

单边链表通常具有以下方法：

• size：返回节点数

• head：返回头部的元素

• add：在尾部添加另一个节点

• remove：删除某些节点

• indexOf：返回节点的索引

• elementAt：返回索引的节点

• addAt：在特定索引处插入节点

• removeAt：删除特定索引处的节点

 function node(element) {     // 节点中的数据     this.element = element;     // 指向下一个节点的指针     this.next = null; } function LinkedList() {   var length = 0;   var head = null;   this.size = function () {     return length;   }   this.head = function () {     return head;   }   this.add = function (element) {     var node = new Node(element);     if (head == null) {       head = node;     } else {       var currentNode = head;       while (currentNode.next) {         currentNode = currentNode.next;       }       currentNode.next = node;     }     length++;   }   this.remove = function (element) {     var currentNode = head;     var previousNode;     if (currentNode.element === element) {       head = currentNode.next;     } else {       while (currentNode.element !== element) {         previousNode = currentNode;         currentNode = currentNode.next;       }       previousNode.next = currentNode.next;     }     length--;   }   this.isEmpty = function () {     return length === 0;   }   this.indexOf = function (element) {     var currentNode = head;     var index = -1;     while (currentNode) {       index++;       if (currentNode.element === element) {         return index;       }       currentNode = currentNode.next;     }     return -1;   }   this.elementAt = function (index) {     var currentNode = head;     var count = 0;     while (count < index) {       count++;       currentNode = currentNode.next;     }     return currentNode.element;   }   this.addAt = function (index, element) {     var node = new Node(element);     var currentNode = head;     var previousNode;     var currentIndex = 0;     if (index > length) {       return false;     }     if (index === 0) {       node.next = currentNode;       head = node;     } else {       while (currentIndex < index) {         currentIndex++;         previousNode = currentNode;         currentNode = currentNode.next;       }       node.next = currentNode;       previousNode.next = node;     }     length++;   }   this.removeAt = function (index) {     var currentNode = head;     var previousNode;     var currentIndex = 0;     if (index < 0 || index >= length) {       return null;     }     if (index === 0) {       head = currentIndex.next;     } else {       while (currentIndex < index) {         currentIndex++;         previousNode = currentNode;         currentNode = currentNode.next;       }       previousNode.next = currentNode.next;     }     length--;     return currentNode.element;   } }

4. Set(集合)

集合是数学的基本概念：定义明确且不同的对象的集合。es6引入了集合的概念，它与数组有一定程度的相似性。但是，集合不允许重复元素，也不会被索引。

一个典型的集合具有以下方法：

• values：返回集合中的所有元素

• size：返回元素个数

• has：确定元素是否存在

• add：将元素插入集合

• remove：从集合中删除元素

• uNIOn：返回两组交集

• difference：返回两组的差

• subset：确定某个集合是否是另一个集合的子集

为了区分ES6中的 set，我们在以下示例中声明为 MySet：

function MySet() {   var collection = [];   this.has = function (element) {     return (collection.indexOf(element) !== -1);   }   this.values = function () {     return collection;   }   this.size = function () {     return collection.length;   }   this.add = function (element) {     if (!this.has(element)) {       collection.push(element);       return true;     }     return false;   }   this.remove = function (element) {     if (this.has(element)) {       index = collection.indexOf(element);       collection.splice(index, 1);       return true;     }     return false;   }   this.union = function (otherSet) {     var unionSet = new MySet();     var firstSet = this.values();     var secondSet = otherSet.values();     firstSet.forEach(function (e) {       unionSet.add(e);     });     secondSet.forEach(function (e) {       unionSet.add(e);     });     return unionSet;  }   this.intersection = function (otherSet) {     var intersectionSet = new MySet();     var firstSet = this.values();     firstSet.forEach(function (e) {       if (otherSet.has(e)) {         intersectionSet.add(e);       }     });     return intersectionSet;   }   this.difference = function (otherSet) {     var differenceSet = new MySet();     var firstSet = this.values();     firstSet.forEach(function (e) {       if (!otherSet.has(e)) {         differenceSet.add(e);       }     });     return differenceSet;   }   this.subset = function (otherSet) {     var firstSet = this.values();     return firstSet.every(function (value) {       return otherSet.has(value);     });   } }

5. Hast table(哈希表)

哈希表是一种键值数据结构。由于通过键值查询的速度快如闪电，所以常用于Map、Dictionary或Object数据结构中。如上图所示，哈希表使用哈希函数(hash  function)将键转换为数字列表，这些数字作为对应键的值。要快速使用键获取价值，时间复杂度可以达到O(1)。相同的键必须返回相同的值——这是哈希函数的基础。

哈希表具有以下方法：

• add：添加键值对

• remove：删除键值对

• lookup：使用键查找对应的值

一个Javascript中简化的哈希表的例子：

function hash(string, max) {   var hash = 0;   for (var i = 0; i < string.length; i++) {     hash += string.charCodeAt(i);   }   return hash % max; }  function HashTable() {   let storage = [];   const storageLimit = 4;    this.add = function (key, value) {     var index = hash(key, storageLimit);     if (storage[index] === undefined) {       storage[index] = [         [key, value]       ];     } else {       var inserted = false;       for (var i = 0; i < storage[index].length; i++) {         if (storage[index][i][0] === key) {           storage[index][i][1] = value;           inserted = true;         }       }       if (inserted === false) {         storage[index].push([key, value]);       }     }   }    this.remove = function (key) {     var index = hash(key, storageLimit);     if (storage[index].length === 1 && storage[index][0][0] === key) {       delete storage[index];     } else {       for (var i = 0; i < storage[index]; i++) {         if (storage[index][i][0] === key) {           delete storage[index][i];         }       }     }   }    this.lookup = function (key) {     var index = hash(key, storageLimit);     if (storage[index] === undefined) {       return undefined;     } else {       for (var i = 0; i < storage[index].length; i++) {         if (storage[index][i][0] === key) {           return storage[index][i][1];         }       }     }   } }

6. Tree(树)

Tree(树)数据结构是多层结构。与Array，Stack和Queue相比，它也是一种非线性数据结构。这种结构在插入和搜索操作时效率很高。我们来看看树型数据结构的一些概念。

• root：树的根节点，无父节点

• parent node：上层的直接节点，只有一个

• child node：下层的直接节点可以有多个

• siblings：共享同一个父节点

• leaf：没有孩子的节点

• Edge：节点之间的分支或链接

• path：从起始节点到目标节点的边

• Height of Nod：特定节点到叶节点的最长路径的边数

• Height of Tree：根节点到叶节点的最长路径的边数

• Depth of Node：从根节点到特定节点的边数

• Degree of Node：子节点数

这里以二叉树为例。每个节点最多有两个节点，左边节点比当前节点小，右边节点比当前节点大。

二叉树中的常用方法：

• add：将节点插入树

• findMin：获取最小节点

• findMax：获取最大节点

• find：搜索特定节点

• isPresent：确定某个节点的存在

• remove：从树中删除节点

JavaScript中的示例：

class Node {   constructor(data, left = null, right = null) {     this.data = data;     this.left = left;     this.right = right;   } }  class BST {   constructor() {     this.root = null;   }    add(data) {     const node = this.root;     if (node === null) {       this.root = new Node(data);       return;     } else {       const searchTree = function (node) {         if (data < node.data) {           if (node.left === null) {             node.left = new Node(data);             return;           } else if (node.left !== null) {             return searchTree(node.left);           }         } else if (data > node.data) {           if (node.right === null) {             node.right = new Node(data);             return;           } else if (node.right !== null) {             return searchTree(node.right);           }         } else {           return null;         }       };       return searchTree(node);     }   }    findMin() {     let current = this.root;     while (current.left !== null) {       current = current.left;     }     return current.data;   }    findMax() {     let current = this.root;     while (current.right !== null) {       current = current.right;     }     return current.data;   }    find(data) {     let current = this.root;     while (current.data !== data) {       if (data < current.data) {         current = current.left       } else {         current = current.right;       }       if (current === null) {         return null;       }     }     return current;   }    isPresent(data) {     let current = this.root;     while (current) {       if (data === current.data) {         return true;       }       if (data < current.data) {         current = current.left;       } else {         current = current.right;       }     }     return false;   }    remove(data) {     const removeNode = function (node, data) {       if (node == null) {         return null;       }       if (data == node.data) {         // no child node         if (node.left == null && node.right == null) {           return null;         }         // no left node         if (node.left == null) {           return node.right;         }         // no right node         if (node.right == null) {           return node.left;         }         // has 2 child nodes         var tempNode = node.right;         while (tempNode.left !== null) {           tempNode = tempNode.left;         }         node.data = tempNode.data;         node.right = removeNode(node.right, tempNode.data);         return node;       } else if (data < node.data) {         node.left = removeNode(node.left, data);         return node;       } else {         node.right = removeNode(node.right, data);         return node;       }     }     this.root = removeNode(this.root, data);   } }

测试一下：

const bst = new BST(); bst.add(4); bst.add(2); bst.add(6); bst.add(1); bst.add(3); bst.add(5); bst.add(7); bst.remove(4); console.log(bst.findMin()); console.log(bst.findMax()); bst.remove(7); console.log(bst.findMax()); console.log(bst.isPresent(4));  1 7 6 false

7. Trie (发音为 “try”)

Trie或“前缀树”也是搜索树的一种。Trie分步存储数据——树中的每个节点代表一个步骤。Trie是用来存储词汇的，所以它可以快速搜索，特别是自动完成功能。

Trie中的每个节点都有一个字母——分支之后可以组成一个完整的单词。它还包括一个布尔指示符，以显示这是否是最后一个字母。

Trie具有以下方法：

• add：在字典树中插入一个单词

• isWord：确定树是否由某些单词组成

• print：返回树中的所有单词

 function Node() {   this.keys = new Map();   this.end = false;   this.setEnd = function () {     this.end = true;   };   this.isEnd = function () {     return this.end;   } }  function Trie() {   this.root = new Node();   this.add = function (input, node = this.root) {     if (input.length === 0) {       node.setEnd();       return;     } else if (!node.keys.has(input[0])) {       node.keys.set(input[0], new Node());       return this.add(input.substr(1), node.keys.get(input[0]));     } else {       return this.add(input.substr(1), node.keys.get(input[0]));     }   }   this.isWord = function (word) {     let node = this.root;     while (word.length > 1) {       if (!node.keys.has(word[0])) {         return false;       } else {         node = node.keys.get(word[0]);         word = word.substr(1);       }     }     return (node.keys.has(word) && node.keys.get(word).isEnd()) ? true : false;   }   this.print = function () {     let words = new Array();     let search = function (node = this.root, string) {       if (node.keys.size != 0) {         for (let letter of node.keys.keys()) {           search(node.keys.get(letter), string.concat(letter));         }         if (node.isEnd()) {           words.push(string);         }       } else {         string.length > 0 ? words.push(string) : undefined;         return;       }     };     search(this.root, new String());     return words.length > 0 ? words : null;   } }

8. Graph(图)

Graph(有时称为网络)是指具有链接(或边)的节点集。根据联系是否有方向性，可以进一步分为两组(即定向图和不定向图)。Graph在我们的生活中被广泛使用——在导航应用中计算最佳路线，或者在社交媒体中推荐朋友，举两个例子。

图有两种表示形式：

邻接清单

在此方法中，我们在左侧列出所有可能的节点，并在右侧显示已连接的节点。

邻接矩阵

相邻矩阵以行和列的形式显示节点，行和列的交点诠释了节点之间的关系，0表示没有联系，1表示有联系，>1表示权重不同。

要查询图中的节点，必须用 “宽度优先搜索"(BFS)方法或 "深度优先搜索"(DFS)方法在整个树网中进行搜索。

让我们看一个例子的BFS在Javascript：

function bfs(graph, root) {   var nodesLen = {};   for (var i = 0; i < graph.length; i++) {     nodesLen[i] = Infinity;   }   nodesLen[root] = 0;   var queue = [root];   var current;   while (queue.length != 0) {     current = queue.shift();      var curConnected = graph[current];     var neighborIdx = [];     var idx = curConnected.indexOf(1);     while (idx != -1) {       neighborIdx.push(idx);       idx = curConnected.indexOf(1, idx + 1);     }     for (var j = 0; j < neighborIdx.length; j++) {       if (nodesLen[neighborIdx[j]] == Infinity) {         nodesLen[neighborIdx[j]] = nodesLen[current] + 1;         queue.push(neighborIdx[j]);       }     }   }   return nodesLen; }

测试一下：

var graph = [   [0, 1, 1, 1, 0],   [0, 0, 1, 0, 0],   [1, 1, 0, 0, 0],   [0, 0, 0, 1, 0],   [0, 1, 0, 0, 0] ]; console.log(bfs(graph, 1));  // 结果 {   0: 2,   1: 0,   2: 1,   3: 3,   4: Infinity }

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