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JavaScript數據結構與算法——數組

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摘要:數據結構的分類數據結構是指相互之間存在著一種或多種關系的數據元素的集合和該集合中數據元素之間的關系組成。數據一般存儲著一系列數據類型相同的值,但在中,可以在數組中保存不同類型的值,但一般不需要這么用。

數據結構的分類

數據結構是指相互之間存在著一種或多種關系的數據元素的集合和該集合中數據元素之間的關系組成 。
常用的數據結構有:數組,棧,鏈表,隊列,樹,圖,堆,散列表等,如圖所示:

數組
數組是最簡單的內存數據結構,數組是可以再內存中連續存儲多個元素的結構,在內存中的分配也是連續的,數組中的元素通過數組下標進行訪問,數組下標從0開始。
tips:數據一般存儲著一系列數據類型相同的值,但在JavaScript中,可以在數組中保存不同類型的值,但一般不需要這么用。

1.創建數組

let daysOfWeek = new Array();
let daysOfWeek = new Array(7);
let daysOfWeek = new Array("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7");

2.添加元素

// 初始化nums數組
let nums = [0,1,2,3,4,5,6];
// 指定位置添加
nums[nums.length] = 7;
// 使用push(),把元素添加到數組末尾
nums.push(8);// 0...8
nums.push(9, 10);// 0...10
// 使用unshift,把元素添加到數組首位
nums.unshift(-1);// -1...10
nums.unshift(-3,-2);// -3...10

3.刪除元素

// pop(),刪除最后一個
nums.pop();//-3...9
// shift(),刪除第一個
nums.shift();//-2...9

4.任何位置刪除或添加元素

// splice()方法
nums.splice(2, 3);// 刪除 index=2 開始的后的3個數 -2,-1,3...9
nums.splice(2, 0, 0, 1, 2);// 從index=2開始插入0,1,2  -2...9

5.javascript數組方法參考

concat()  // 連接2個或多個數組,并返回結果
every()  // 對數組中的每一項運行給定函數,如果該函數對每一項都返回true,則返回true
filter()  // 對數組中的每一項運行給定函數,返回該函數能返回true的項作為新數組
forEach()  // 對數組中的每一項運行給定函數,沒有返回值
join()  // 按傳入的字符連接成一個字符串
indexOf()  // 從前往后遍歷,返回第一個與傳入參數相等的索引值,沒找到返回-1
lastIndexOf()  // 從后往前遍歷,返回第一個與傳入參數相等的索引值
map()  // 對數組中的每一項運行給定函數,返回每次函數調用的結果組成新的數組
reverse()  // 顛倒數組中元素的順序
slice()  // 傳入索引值,將數組對應索引值范圍內的元素作為新數組返回  
some()  // 對數組中的每一項運行給定函數,如果某一項返回true,則返回true
sort()  // 按照字母順序排序,支持傳入指定排序方法的函數作為參數
toString()  // 將數組作為字符串返回
valueOf()  // 和toString類似,將數組作為字符串返回

6.ES6數組新增方法

@@iterator  // 返回一個包含數組鍵值對的迭代器對象,可通過同步調用得到數組元素的鍵值對
copyWithin()  // 復制數組中一系列元素,到該數組指定的起始位置
entries()  // 返回包含數組所有鍵值對的@@iterator
includes()  // 數組中存在某個元素則返回true,否則返回false(es7新增)
find()  // 根據回調函數給定的條件從數組中查找元素,如果找到則返回該元素
findIndex()  // 根據回調函數給定的條件從數組中查找元素,如果能找到就返回該元素在數組中的索引
fill()  // 用傳入參數填充數組
from()  // 根據已有數組創建一個新數組
keys()  // 返回包含數組所有索引的@@iterator
of()  // 根據傳入的參數創建一個新數組
values()  // 返回包含數組中所有值的@@iterator

7.數組優缺點
優點:
(1)按照索引查詢元素速度快
(2)按照索引遍歷數組方便

缺點:
(1)數組的大小固定后就無法擴容了
(2)數組只能存儲一種類型的數據
(3)添加,刪除的操作慢,因為要移動其他的元素。

適用場景:
頻繁查詢,對存儲空間要求不大,很少增加和刪除的情況。

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