一、介绍 Promise，译为承诺，是异步编程的一种解决方案，比传统的解决方案（回调函数）更加合理和更加强大 在以往我们如果处理多层异步操作，我们往往会像下面那样编写我们的代码 doSomething(function(result){ doSomethingElse(result,function(newResult){ doThirdThing(newResult,function(finalResult){ console.log('得到最终结果:'+finalResult); },failureCallback); },failureCallback); },failureCall...

一、什么是双向绑定 我们先从单向绑定切入单向绑定非常简单，就是把Model绑定到View，当我们用JavaScript代码更新Model时，View就会自动更新双向绑定就很容易联想到了，在单向绑定的基础上，用户更新了View，Model的数据也自动被更新了，这种情况就是双向绑定举个栗子  当用户填写表单时，View的状态就被更新了，如果此时可以自动更新Model的状态，那就相当于我们把Model和View做了双向绑定关系图如下 二、双向绑定的原理是什么 我们都知道 Vue 是数据双向绑定的框架，双向绑定由三个重要部分构成 数据层（Model）：应用的数据及...

一、贪心算法 贪心算法，又称贪婪算法，是算法设计中的一种思想 其期待每一个阶段都是局部最优的选择，从而达到全局最优，但是结果并不一定是最优的 举个零钱兑换的例子，如果你有1元、2元、5元的钱币数张，用于兑换一定的金额，但是要求兑换的钱币张数最少 如果现在你要兑换11元，按照贪心算法的思想，先选择面额最大的5元钱币进行兑换，那么就得到11=5+5+1的选择，这种情况是最优的 但是如果你手上钱币的面额为1、3、4，想要兑换6元，按照贪心算法的思路，我们会6=4+1+1这样选择，这种情况结果就不是最优的选择 从上面例子可以看到，贪心算法存在一些弊端，使用到贪心算法的场景，都会存在一个特性： 一旦一...

一、分而治之 分而治之是算法设计中的一种方法，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并 关于分而治之的实现，都会经历三个步骤： 分解：将原问题分解为若干个规模较小，相对独立，与原问题形式相同的子问题 解决：若子问题规模较小且易于解决时，则直接解。否则，递归地解决各子问题 合并：将各子问题的解合并为原问题的解 实际上，关于分而治之的思想，我们在前面已经使用，例如归并排序的实现，同样经历了实现分而治之的三个步骤： 分解：把数组从中间一分为二 解决：递归地对两个子数组进行归并排序 合并：将两个字数组合并称有序数组 ...

  一、是什么 在计算机科学中，二分查找算法，也称折半搜索算法，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法 想要应用二分查找法，则这一堆数应有如下特性： 存储在数组中 有序排序 搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束 如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较 如果在某一步骤数组为空，则代表找不到 这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半 如下图所示：    相比普通的顺序查找，除了数据量很少的情况下，二分查找会比顺序查找更快，区别如下所示： ...

一、是什么 归并排序（MergeSort）是建立归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法的一个非常典型的应用 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列，即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序 例如对于含有 n 个记录的无序表，首先默认表中每个记录各为一个有序表（只不过表的长度都为1） 然后进行两两合并，使 n 个有序表变为n/2 个长度为2或者1的有序表（例如4个小有序表合并为2个大的有序表） 通过不断地进行两两合并，直到得到一个长度为 n 的有序表为止 例如对无序表{49，38，65，97，76，13，...

一、是什么 选择排序（Selectionsort）是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是 O(n²)的时间复杂度，所以用到它的时候，数据规模越小越好 其基本思想是：首先在未排序的数列中找到最小(or最大)元素，然后将其存放到数列的起始位置 然后再从剩余未排序的元素中继续寻找最小(or最大)元素，然后放到已排序序列的末尾 以此类推，直到所有元素均排序完毕 举个例子，一个数组为56、12、80、91、29，其排序过程如下： 第一次遍历时，从下标为1的位置即56开始，找出关键字值最小的记录12，同下标为0的关键字56交换位置。此时数组为12、56、80、91、20 第二次...

一、是什么 排序是程序开发中非常常见的操作，对一组任意的数据元素经过排序操作后，就可以把他们变成一组一定规则排序的有序序列 排序算法属于算法中的一种，而且是覆盖范围极小的一种，彻底掌握排序算法对程序开发是有很大的帮助的 对与排序算法的好坏衡量，主要是从时间复杂度、空间复杂度、稳定性 时间复杂度、空间复杂度前面已经讲过，这里主要看看稳定性的定义 稳定性指的是假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变 即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不...

一、是什么 在计算机科学中，图是一种抽象的数据类型，在图中的数据元素通常称为结点，V是所有顶点的集合，E是所有边的集合 如果两个顶点v,w，只能由v向w，而不能由w向v，那么我们就把这种情况叫做一个从 v 到 w 的有向边。v也被称做初始点，w也被称为终点。这种图就被称做有向图 如果v和w是没有顺序的，从v到达w和从w到达v是完全相同的，这种图就被称为无向图 图的结构比较复杂，任意两个顶点之间都可能存在联系，因此无法以数据元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系 常见表达图的方式有如下： 邻接矩阵 邻接表 邻接矩阵 通过使用一个二维数组G[N]...

一、是什么 堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称 堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象，如下图： 总是满足下列性质： 堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值 堆总是一棵完全二叉树 堆又可以分成最大堆和最小堆： 最大堆：每个根结点，都有根结点的值大于两个孩子结点的值 最小堆：每个根结点，都有根结点的值小于孩子结点的值 二、操作 堆的元素存储方式，按照完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，如下图： 用一维数组存储则如下： [0,1,2,3,4,5,6,7,8] 根据完全二叉树的特性，可以得到如下特性： 数组零坐标代码的是堆顶元素 一个节...

一、是什么 在计算机领域，树形数据结构是一类重要的非线性数据结构，可以表示数据之间一对多的关系。以树与二叉树最为常用，直观看来，树是以分支关系定义的层次结构 二叉树满足以下两个条件： 本身是有序树 树中包含的各个结点的不能超过2，即只能是0、1或者2 如下图，左侧的为二叉树，而右侧的因为头结点的子结点超过2，因此不属于二叉树： 同时，二叉树可以继续进行分类，分成了满二叉树和完成二叉树： 满二叉树：如果二叉树中除了叶子结点，每个结点的度都为2   完成二叉树：如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树，且最后一层的结点依次从左到右分布 二、操作 关于二叉树的遍历，常...

一、是什么 集合（Set），指具有某种特定性质的事物的总体，里面的每一项内容称作元素 在数学中，我们经常会遇到集合的概念： 有限集合：例如一个班集所有的同学构成的集合 无限集合：例如全体自然数集合 在计算机中集合道理也基本一致，具有三大特性： 确定性：于一个给定的集合，集合中的元素是确定的。即一个元素，或者属于该集合，或者不属于该集合，两者必居其一 无序性：在一个集合中，不考虑元素之间的顺序，只要元素完全相同，就认为是同一个集合 互异性：集合中任意两个元素都是不同的 二、操作 在ES6中，集合本身是一个构建函数Set，用来生成 Set 数据结构，如下： cons...

一、是什么 链表（LinkedList）是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的，由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成 每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域  节点用代码表示，则如下： classNode{ constructor(val){ this.val=val; this.next=null; } } data表示节点存放的数据 next表示下一个节点指向的内存空间 相比于线性表顺序结构，操作复杂。由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到O(1)的...

一、栈 栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表，限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表 表尾这一端被称为栈顶，相反地另一端被称为栈底，向栈顶插入元素被称为进栈、入栈、压栈，从栈顶删除元素又称作出栈 所以其按照先进后出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据，具有记忆作用 关于栈的简单实现，如下： classStack{ constructor(){ this.items=[]; } / 添加一个（或几个）新元素到栈顶 @param{}element新元素 / push(element){ this.items.push(el...

一、是什么 数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合 前面讲到，一个程序=算法+数据结构，数据结构是实现算法的基础，选择合适的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率 数据元素相互之间的关系称为结构，根据数据元素之间关系的不同特性，通常有如下四类基本的结构： 集合结构：该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合” 线性结构：该结构的数据元素之间存在着一对一的关系 树型结构：该结构的数据元素之间存在着一对多的关系 图形结构：该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构 由于数据结构种类太多，逻辑结构可以再分成为： 线性结构：有序数据元...

一、前言 算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别 衡量不同算法之间的优劣主要是通过时间和空间两个维度去考量： 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。 空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述 通常会遇到一种情况，时间和空间维度不能够兼顾，需要在两者之间取得一个平衡点是我们需要考虑的 一个算法通常存在最好、平均、最坏三种情况，我们一般关注的是最坏情况 最坏情况是算法运行时间的上界，对于某些...

一、是什么 WebSocket，是一种网络传输协议，位于OSI模型的应用层。可在单个TCP连接上进行全双工通信，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通迅 客户端和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输 从上图可见，websocket服务器与客户端通过握手连接，连接成功后，两者都能主动的向对方发送或接受数据 而在websocket出现之前，开发实时web应用的方式为轮询 不停地向服务器发送HTTP请求，问有没有数据，有数据的话服务器就用响应报文回应。如果轮询的频率比较高，那么就可以近似地实现“实时通信”的效果 轮询的缺点也很明显，反复发送无效查询请求耗...

一、三次握手 三次握手（Three-wayHandshake）其实就是指建立一个TCP连接时，需要客户端和服务器总共发送3个包 主要作用就是为了确认双方的接收能力和发送能力是否正常、指定自己的初始化序列号为后面的可靠性传送做准备 过程如下： 第一次握手：客户端给服务端发一个SYN报文，并指明客户端的初始化序列号ISN(c)，此时客户端处于SYN_SENT状态 第二次握手：服务器收到客户端的SYN报文之后，会以自己的SYN报文作为应答，为了确认客户端的SYN，将客户端的ISN+1作为ACK的值，此时服务器处于SYN_RCVD的状态 第三次握手：客户端收到SYN报文之后，会发送一个ACK报文，...

一、简单分析 简单的分析，从输入 URL到回车后发生的行为如下： URL解析 DNS查询 TCP连接 HTTP请求 响应请求 页面渲染 二、详细分析 URL解析 首先判断你输入的是一个合法的URL 还是一个待搜索的关键词，并且根据你输入的内容进行对应操作 URL的解析第过程中的第一步，一个url的结构解析如下： DNS查询 在之前文章中讲过DNS的查询，这里就不再讲述了 整个查询过程如下图所示： 最终，获取到了域名对应的目标服务器IP地址 TCP连接 在之前文章中，了解到tcp是一种面向有连接的传输层协议 在确定目标服务器服务器的IP地址后，则经历三次握手建立TC...

一、是什么 HTTP头字段（HTTPheaderfields）,是指在超文本传输协议（HTTP）的请求和响应消息中的消息头部分 它们定义了一个超文本传输协议事务中的操作参数 HTTP头部字段可以自己根据需要定义，因此可能在 Web服务器和浏览器上发现非标准的头字段 下面是一个HTTP请求的请求头： GET/home.htmlHTTP/1.1 Host:developer.mozilla.org User-Agent:Mozilla/5.0(Macintosh;IntelMacOSX10.9;rv:50.0)Gecko/20100101Firefox/50.0 Accept:tex...