大廠前端高頻面試問題與答案精選

近日,GitHub上一位名爲木易楊(yygmind)的開發者,在 GitHub 中建了一個名爲Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question項目,該項目每天會更新一道前端大廠面試題,並邀請開發者在issue區中作答,以下是我們從該項目中挑選的9道題和答案,希望能給大家一些幫助。

GitHub鏈接:
https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question

1.寫 React/Vue 項目時爲什麼要在組件中寫 key,其作用是什麼?

key的作用是爲了在diff算法執行時更快的找到對應的節點,提高diff速度。

vue和react都是採用diff算法來對比新舊虛擬節點,從而更新節點。在vue的diff函數中。可以先了解一下diff算法。

在交叉對比的時候,當新節點跟舊節點頭尾交叉對比沒有結果的時候,會根據新節點的key去對比舊節點數組中的key,從而找到相應舊節點(這裏對應的是一個key => index 的map映射)。如果沒找到就認爲是一個新增節點。而如果沒有key,那麼就會採用一種遍歷查找的方式去找到對應的舊節點。一種一個map映射,另一種是遍歷查找。相比而言。map映射的速度更快。

vue部分源碼如下:

// vue項目  src/core/vdom/patch.js  -488行
// oldCh 是一箇舊虛擬節點數組, 
 if (isUndef(oldKeyToIdx)) oldKeyToIdx = createKeyToOldIdx(oldCh, oldStartIdx, oldEndIdx)
        idxInOld = isDef(newStartVnode.key)
          ? oldKeyToIdx[newStartVnode.key]
          : findIdxInOld(newStartVnode, oldCh, oldStartIdx, oldEndIdx)

創建map函數:

function createKeyToOldIdx (children, beginIdx, endIdx) {
  let i, key
  const map = {}
  for (i = beginIdx; i <= endIdx; ++i) {
    key = children[i].key
    if (isDef(key)) map[key] = i
  }
  return map
}

遍歷尋找:

// sameVnode 是對比新舊節點是否相同的函數
 function findIdxInOld (node, oldCh, start, end) {
    for (let i = start; i < end; i++) {
      const c = oldCh[i]
      
      if (isDef(c) && sameVnode(node, c)) return i
    }
  }

本題鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/1

2. 解析[‘1’, ‘2’, ‘3’].map(parseInt)

第一眼看到這個題目的時候,腦海跳出的答案是 [1, 2, 3],但是真正的答案是[1, NaN, NaN]

  • 首先讓我們回顧一下,map函數的第一個參數callback:
var new_array = arr.map(function callback(currentValue[, index[, array]]) { // Return element for new_array }[, thisArg])

這個callback一共可以接收三個參數,其中第一個參數代表當前被處理的元素,而第二個參數代表該元素的索引。

  • 而parseInt則是用來解析字符串的,使字符串成爲指定基數的整數。

parseInt(string, radix)接收兩個參數,第一個表示被處理的值(字符串),第二個表示爲解析時的基數。

  • 瞭解這兩個函數後,我們可以模擬一下運行情況
  1. parseInt(‘1’, 0) //radix爲0時,且string參數不以“0x”和“0”開頭時,按照10爲基數處理。這個時候返回1;

  2. parseInt(‘2’, 1) //基數爲1(1進制)表示的數中,最大值小於2,所以無法解析,返回NaN;

  3. parseInt(‘3’, 2) //基數爲2(2進制)表示的數中,最大值小於3,所以無法解析,返回NaN。

本題鏈接:

https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/4

3.什麼是防抖和節流?有什麼區別?如何實現?

  1. 防抖

觸發高頻事件後n秒內函數只會執行一次,如果n秒內高頻事件再次被觸發,則重新計算時間;

  • 思路:

每次觸發事件時都取消之前的延時調用方法:

function debounce(fn) {
      let timeout = null; // 創建一個標記用來存放定時器的返回值
      return function () {
        clearTimeout(timeout); // 每當用戶輸入的時候把前一個 setTimeout clear 掉
        timeout = setTimeout(() => { // 然後又創建一個新的 setTimeout, 這樣就能保證輸入字符後的 interval 間隔內如果還有字符輸入的話,就不會執行 fn 函數
          fn.apply(this, arguments);
        }, 500);
      };
    }
    function sayHi() {
      console.log('防抖成功');
    }

    var inp = document.getElementById('inp');
    inp.addEventListener('input', debounce(sayHi)); // 防抖

2.節流

高頻事件觸發,但在n秒內只會執行一次,所以節流會稀釋函數的執行頻率。

  • 思路:

每次觸發事件時都判斷當前是否有等待執行的延時函數。

function throttle(fn) {
      let canRun = true; // 通過閉包保存一個標記
      return function () {
        if (!canRun) return; // 在函數開頭判斷標記是否爲true,不爲true則return
        canRun = false; // 立即設置爲false
        setTimeout(() => { // 將外部傳入的函數的執行放在setTimeout中
          fn.apply(this, arguments);
          // 最後在setTimeout執行完畢後再把標記設置爲true(關鍵)表示可以執行下一次循環了。當定時器沒有執行的時候標記永遠是false,在開頭被return掉
          canRun = true;
        }, 500);
      };
    }
    function sayHi(e) {
      console.log(e.target.innerWidth, e.target.innerHeight);
    }
    window.addEventListener('resize', throttle(sayHi));

本題鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/5

4.介紹下 Set、Map、WeakSet 和 WeakMap 的區別?

Set

  • 成員唯一、無序且不重複;

  • [value, value],鍵值與鍵名是一致的(或者說只有鍵值,沒有鍵名);

  • 可以遍歷,方法有:add、delete、has。

WeakSet

  • 成員都是對象;

  • 成員都是弱引用,可以被垃圾回收機制回收,可以用來保存DOM節點,不容易造成內存泄漏;

  • 不能遍歷,方法有add、delete、has。

Map

  • 本質上是鍵值對的集合,類似集合;

  • 可以遍歷,方法很多,可以跟各種數據格式轉換。

WeakMap

  • 只接受對象最爲鍵名(null除外),不接受其他類型的值作爲鍵名;

  • 鍵名是弱引用,鍵值可以是任意的,鍵名所指向的對象可以被垃圾回收,此時鍵名是無效的;

  • 不能遍歷,方法有get、set、has、delete。

本題鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/6

5.介紹下深度優先遍歷和廣度優先遍歷,如何實現?

深度優先遍歷(DFS)

深度優先遍歷(Depth-First-Search),是搜索算法的一種,它沿着樹的深度遍歷樹的節點,儘可能深地搜索樹的分支。當節點v的所有邊都已被探尋過,將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已探尋源節點到其他所有節點爲止,如果還有未被發現的節點,則選擇其中一個未被發現的節點爲源節點並重復以上操作,直到所有節點都被探尋完成。

簡單的說,DFS就是從圖中的一個節點開始追溯,直到最後一個節點,然後回溯,繼續追溯下一條路徑,直到到達所有的節點,如此往復,直到沒有路徑爲止。

DFS 可以產生相應圖的拓撲排序表,利用拓撲排序表可以解決很多問題,例如最大路徑問題。一般用堆數據結構來輔助實現DFS算法。

注意:深度DFS屬於盲目搜索,無法保證搜索到的路徑爲最短路徑,也不是在搜索特定的路徑,而是通過搜索來查看圖中有哪些路徑可以選擇。

步驟:

  • 訪問頂點v;

  • 依次從v的未被訪問的鄰接點出發,對圖進行深度優先遍歷;直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問;

  • 若此時途中尚有頂點未被訪問,則從一個未被訪問的頂點出發,重新進行深度優先遍歷,直到所有頂點均被訪問過爲止。

實現:

Graph.prototype.dfs = function() {
    var marked = []
    for (var i=0; i<this.vertices.length; i++) {
        if (!marked[this.vertices[i]]) {
            dfsVisit(this.vertices[i])
        }
    }
    
    function dfsVisit(u) {
        let edges = this.edges
        marked[u] = true
        console.log(u)
        var neighbors = edges.get(u)
        for (var i=0; i<neighbors.length; i++) {
            var w = neighbors[i]
            if (!marked[w]) {
                dfsVisit(w)
            }
        }
    }
}

測試:

graph.dfs()
// 1
// 4
// 3
// 2
// 5

測試成功。

廣度優先遍歷(BFS)

廣度優先遍歷(Breadth-First-Search)是從根節點開始,沿着圖的寬度遍歷節點,如果所有節點均被訪問過,則算法終止,BFS 同樣屬於盲目搜索,一般用隊列數據結構來輔助實現BFS。

BFS從一個節點開始,嘗試訪問儘可能靠近它的目標節點。本質上這種遍歷在圖上是逐層移動的,首先檢查最靠近第一個節點的層,再逐漸向下移動到離起始節點最遠的層

步驟:

  • 創建一個隊列,並將開始節點放入隊列中;

  • 若隊列非空,則從隊列中取出第一個節點,並檢測它是否爲目標節點;

    • 若是目標節點,則結束搜尋,並返回結果;
    • 若不是,則將它所有沒有被檢測過的字節點都加入隊列中;
  • 若隊列爲空,表示圖中並沒有目標節點,則結束遍歷。

實現:

Graph.prototype.bfs = function(v) {
    var queue = [], marked = []
    marked[v] = true
    queue.push(v) // 添加到隊尾
    while(queue.length > 0) {
        var s = queue.shift() // 從隊首移除
        if (this.edges.has(s)) {
            console.log('visited vertex: ', s)
        }
        let neighbors = this.edges.get(s)
        for(let i=0;i<neighbors.length;i++) {
            var w = neighbors[i]
            if (!marked[w]) {
                marked[w] = true
                queue.push(w)
            }
        }
    }
}

測試:

graph.bfs(1)
// visited vertex:  1
// visited vertex:  4
// visited vertex:  3
// visited vertex:  2
// visited vertex:  5

測試成功。

本題鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/9

6.異步筆試題

請寫出下面代碼的運行結果:

// 今日頭條面試題
async function async1() {
    console.log('async1 start')
    await async2()
    console.log('async1 end')
}
async function async2() {
    console.log('async2')
}
console.log('script start')
setTimeout(function () {
    console.log('settimeout')
})
async1()
new Promise(function (resolve) {
    console.log('promise1')
    resolve()
}).then(function () {
    console.log('promise2')
})
console.log('script end')

題目的本質,就是考察setTimeoutpromiseasync await的實現及執行順序,以及JS的事件循環的相關問題。

答案:

script start
async1 start
async2
promise1
script end
async1 end
promise2
settimeout

過程詳解鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/7

7.將數組扁平化並去除其中重複數據,最終得到一個升序且不重複的數組

Array.from(new Set(arr.flat(Infinity))).sort((a,b)=>{ return a-b})

本題鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/8

8.JS異步解決方案的發展歷程以及優缺點。

1. 回調函數(callback)

setTimeout(() => {
    // callback 函數體
}, 1000)

缺點:回調地獄,不能用 try catch 捕獲錯誤,不能 return

回調地獄的根本問題在於:

  • 缺乏順序性: 回調地獄導致的調試困難,和大腦的思維方式不符;

  • 嵌套函數存在耦合性,一旦有所改動,就會牽一髮而動全身,即(控制反轉);

  • 嵌套函數過多的多話,很難處理錯誤。

ajax('XXX1', () => {
    // callback 函數體
    ajax('XXX2', () => {
        // callback 函數體
        ajax('XXX3', () => {
            // callback 函數體
        })
    })
})

優點:解決了同步的問題(只要有一個任務耗時很長,後面的任務都必須排隊等着,會拖延整個程序的執行)。

2. Promise

Promise就是爲了解決callback的問題而產生的。

Promise 實現了鏈式調用,也就是說每次 then 後返回的都是一個全新 Promise,如果我們在 then 中 return ,return 的結果會被 Promise.resolve() 包裝。

優點:解決了回調地獄的問題

ajax('XXX1')
  .then(res => {
      // 操作邏輯
      return ajax('XXX2')
  }).then(res => {
      // 操作邏輯
      return ajax('XXX3')
  }).then(res => {
      // 操作邏輯
  })

缺點:無法取消 Promise ,錯誤需要通過回調函數來捕獲

3. Generator

特點:可以控制函數的執行,可以配合 co 函數庫使用。

function *fetch() {
    yield ajax('XXX1', () => {})
    yield ajax('XXX2', () => {})
    yield ajax('XXX3', () => {})
}
let it = fetch()
let result1 = it.next()
let result2 = it.next()
let result3 = it.next()

4. Async/await

async、await 是異步的終極解決方案。

優點是:代碼清晰,不用像 Promise 寫一大堆 then 鏈,處理了回調地獄的問題

缺點:await 將異步代碼改造成同步代碼,如果多個異步操作沒有依賴性而使用 await 會導致性能上的降低

async function test() {
  // 以下代碼沒有依賴性的話,完全可以使用 Promise.all 的方式
  // 如果有依賴性的話,其實就是解決回調地獄的例子了
  await fetch('XXX1')
  await fetch('XXX2')
  await fetch('XXX3')
}

下面來看一個使用 await 的例子:

let a = 0
let b = async () => {
  a = a + await 10
  console.log('2', a) // -> '2' 10
}
b()
a++
console.log('1', a) // -> '1' 1

對於以上代碼你可能會有疑惑,讓我來解釋下原因:

  • 首先函數 b 先執行,在執行到 await 10 之前變量 a 還是 0,因爲 await 內部實現了 generatorgenerator 會保留堆棧中東西,所以這時候 a = 0 被保存了下來

  • 因爲 await 是異步操作,後來的表達式不返回 Promise 的話,就會包裝成 Promise.reslove(返回值),然後會去執行函數外的同步代碼;

  • 同步代碼執行完畢後開始執行異步代碼,將保存下來的值拿出來使用,這時候 a = 0 + 10

上述解釋中提到了 await 內部實現了 generator,其實 await 就是 generator 加上 Promise的語法糖,且內部實現了自動執行 generator。如果你熟悉 co 的話,其實自己就可以實現這樣的語法糖。

本題鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/11

9.談談你對TCP三次握手和四次揮手的理解

本題鏈接:https://github.com/Advanced-Frontend/Daily-Interview-Question/issues/15

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