高级前端程序员面试问题与答案【精选9道】

原创 前端-DK 随笔 前端 91阅读 15 天前 举报

1. 写 React/Vue 项目时为什么要在组件中写 key,其作用是什么?

key 的作用是为了在 diff 算法执行时更快的找到对应的节点,提高 diff 速度。

vue 和 react 都是采用 diff 算法来对比新旧虚拟节点,从而更新节点。在 vue 的 diff 函数中。可以先了解一下 diff 算法。

在交叉对比的时候,当新节点跟旧节点头尾交叉对比没有结果的时候,会根据新节点的 key 去对比旧节点数组中的 key,从而找到相应旧节点(这里对应的是一个 key => index 的 map 映射)。如果没找到就认为是一个新增节点。而如果没有 key,那么就会采用一种遍历查找的方式去找到对应的旧节点。一种一个 map 映射,另一种是遍历查找。相比而言。map 映射的速度更快。

vue 部分源码如下:

创建 map 函数:

遍历寻找:

2. 解析 [‘1’, ‘2’, ‘3’].map(parseInt)

第一眼看到这个题目的时候,脑海跳出的答案是 [1, 2, 3],但是真正的答案是 [1, NaN, NaN]。

首先让我们回顾一下,map 函数的第一个参数 callback:

这个 callback 一共可以接收三个参数,其中第一个参数代表当前被处理的元素,而第二个参数代表该元素的索引。

  • 而 parseInt 则是用来解析字符串的,使字符串成为指定基数的整数。

parseInt(string, radix)接收两个参数,第一个表示被处理的值(字符串),第二个表示为解析时的基数。

  • 了解这两个函数后,我们可以模拟一下运行情况
  1. parseInt(‘1’, 0) //radix 为 0 时,且 string 参数不以“0x”和“0”开头时,按照 10 为基数处理。这个时候返回 1;
  2. parseInt(‘2’, 1) // 基数为 1(1 进制)表示的数中,最大值小于 2,所以无法解析,返回 NaN;
  3. parseInt(‘3’, 2) // 基数为 2(2 进制)表示的数中,最大值小于 3,所以无法解析,返回 NaN。
  1. 什么是防抖和节流?有什么区别?如何实现?

防抖

触发高频事件后 n 秒内函数只会执行一次,如果 n 秒内高频事件再次被触发,则重新计算时间;

思路:

每次触发事件时都取消之前的延时调用方法:

2. 节流

高频事件触发,但在 n 秒内只会执行一次,所以节流会稀释函数的执行频率。

思路:

每次触发事件时都判断当前是否有等待执行的延时函数。

4. 介绍下 Set、Map、WeakSet 和 WeakMap 的区别?

Set

成员唯一、无序且不重复;

[value, value],键值与键名是一致的(或者说只有键值,没有键名);

可以遍历,方法有:add、delete、has。

WeakSet

成员都是对象;

成员都是弱引用,可以被垃圾回收机制回收,可以用来保存 DOM 节点,不容易造成内存泄漏;

不能遍历,方法有 add、delete、has。

Map

本质上是键值对的集合,类似集合;

可以遍历,方法很多,可以跟各种数据格式转换。

WeakMap

只接受对象最为键名(null 除外),不接受其他类型的值作为键名;

键名是弱引用,键值可以是任意的,键名所指向的对象可以被垃圾回收,此时键名是无效的;

不能遍历,方法有 get、set、has、delete。

5. 介绍下深度优先遍历和广度优先遍历,如何实现?

深度优先遍历(DFS)

深度优先遍历(Depth-First-Search),是搜索算法的一种,它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深地搜索树的分支。当节点 v 的所有边都已被探寻过,将回溯到发现节点 v 的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已探寻源节点到其他所有节点为止,如果还有未被发现的节点,则选择其中一个未被发现的节点为源节点并重复以上操作,直到所有节点都被探寻完成。

简单的说,DFS 就是从图中的一个节点开始追溯,直到最后一个节点,然后回溯,继续追溯下一条路径,直到到达所有的节点,如此往复,直到没有路径为止。

DFS 可以产生相应图的拓扑排序表,利用拓扑排序表可以解决很多问题,例如最大路径问题。一般用堆数据结构来辅助实现 DFS 算法。

注意:深度 DFS 属于盲目搜索,无法保证搜索到的路径为最短路径,也不是在搜索特定的路径,而是通过搜索来查看图中有哪些路径可以选择。

步骤:

访问顶点 v;

依次从 v 的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和 v 有路径相通的顶点都被访问;

若此时途中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到所有顶点均被访问过为止。

实现:

测试:

测试成功。

广度优先遍历(BFS)

广度优先遍历(Breadth-First-Search)是从根节点开始,沿着图的宽度遍历节点,如果所有节点均被访问过,则算法终止,BFS 同样属于盲目搜索,一般用队列数据结构来辅助实现 BFS。

BFS 从一个节点开始,尝试访问尽可能靠近它的目标节点。本质上这种遍历在图上是逐层移动的,首先检查最靠近第一个节点的层,再逐渐向下移动到离起始节点最远的层。

步骤:

创建一个队列,并将开始节点放入队列中;

若队列非空,则从队列中取出第一个节点,并检测它是否为目标节点;

若是目标节点,则结束搜寻,并返回结果;
若不是,则将它所有没有被检测过的字节点都加入队列中;
若队列为空,表示图中并没有目标节点,则结束遍历。

实现:

测试:

测试成功。

6. 异步笔试题

请写出下面代码的运行结果:

题目的本质,就是考察setTimeout、promise、async await的实现及执行顺序,以及 JS 的事件循环的相关问题。

答案:

7. 将数组扁平化并去除其中重复数据,最终得到一个升序且不重复的数组

8.JS 异步解决方案的发展历程以及优缺点。

  1. 回调函数(callback)

缺点:回调地狱,不能用 try catch 捕获错误,不能 return

回调地狱的根本问题在于:

缺乏顺序性: 回调地狱导致的调试困难,和大脑的思维方式不符;

嵌套函数存在耦合性,一旦有所改动,就会牵一发而动全身,即(控制反转);

嵌套函数过多的多话,很难处理错误。

优点:解决了同步的问题(只要有一个任务耗时很长,后面的任务都必须排队等着,会拖延整个程序的执行)。

2. Promise

Promise 就是为了解决 callback 的问题而产生的。

Promise 实现了链式调用,也就是说每次 then 后返回的都是一个全新 Promise,如果我们在 then 中 return ,return 的结果会被 Promise.resolve() 包装。

优点:解决了回调地狱的问题。

缺点:无法取消 Promise ,错误需要通过回调函数来捕获。

3. Generator

特点:可以控制函数的执行,可以配合 co 函数库使用。

4. Async/await

async、await 是异步的终极解决方案。

优点是:代码清晰,不用像 Promise 写一大堆 then 链,处理了回调地狱的问题;

缺点:await 将异步代码改造成同步代码,如果多个异步操作没有依赖性而使用 await 会导致性能上的降低。

下面来看一个使用 await 的例子:

对于以上代码你可能会有疑惑,让我来解释下原因:

首先函数 b 先执行,在执行到 await 10 之前变量 a 还是 0,因为 await 内部实现了 generator ,generator 会保留堆栈中东西,所以这时候 a = 0 被保存了下来;

因为 await 是异步操作,后来的表达式不返回 Promise 的话,就会包装成 Promise.reslove(返回值),然后会去执行函数外的同步代码;

同步代码执行完毕后开始执行异步代码,将保存下来的值拿出来使用,这时候 a = 0 + 10。

上述解释中提到了 await 内部实现了 generator,其实 await 就是 generator 加上 Promise的语法糖,且内部实现了自动执行 generator。如果你熟悉 co 的话,其实自己就可以实现这样的语法糖。

9. 谈谈你对 TCP 三次握手和四次挥手的理解

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