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call call 函数的实现步骤： 判断调用对象是否为函数，即使我们是定义在函数的原型上的，但是可能出现使用 call 等方式调用的情况。 判断传入上下文对象是否存在，如果不存在，则设置为 window 。 处理传入的参数，截取第一个参数后的所有参数。 将函数作为上下文对象的一个属性。 使用上下文对象来调用这个方法，并保存返回结果。 删除刚才新增的属性。 返回结果。 1234567891011121314151617181920 // call函数实现Function.prototype.myCall = function(context) {  // 判断调用对象  if (typeof this !== "function") {    console.error("type error"); }  // 获取参数  let args = [...arguments].slice(1),      result = null;  // 判断 context 是否传入，如果未传入则设置为 window  c ...

防抖、节流 函数防抖是指在事件被触发 n 秒后再执行回调，如果在这 n 秒内事件又被触发，则重新计时。这可以使用在一些点击请求的事件上，避免因为用户的多次点击向后端发送多次请求。函数节流是指规定一个单位时间，在这个单位时间内，只能有一次触发事件的回调函数执行，如果在同一个单位时间内某事件被触发多次，只有一次能生效。节流可以使用在 scroll 函数的事件监听上，通过事件节流来降低事件调用的频率。 123456789101112131415161718192021222324 // //防抖function debounce(fn, date) {  let timer  //声明接收定时器的变量  return function (...arg) {  // 获取参数    timer && clearTimeout(timer)  // 清空定时器    timer = setTimeout(() => {  // 生成新的定时器      //因为箭头函数里的this指向上层作用域的this,所以这里可以直接用this，不需 ...

promise 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940class MyPromise { constructor(fn){ // 存储 reslove 回调函数列表    this.callbacks = []    const resolve = (value) => { this.data = value // 返回值给后面的 .then      while(this.callbacks.length) { let cb = this.callbacks.shift()        cb(value)     }   }    fn(resolve) }  then(onResolvedCallback) { return new MyPromise((resolve) => { this.callbacks. ...

new 首先创建了一个新的空对象 设置原型，将对象的原型设置为函数的 prototype 对象。 让函数的 this 指向这个对象，执行构造函数的代码（为这个新对象添加属性） 判断函数的返回值类型，如果是值类型，返回创建的对象。如果是引用类型，就返回这个引用类型的对象。 123456789101112function myNew(fn, ...args) {     // 判断参数是否是一个函数     if (typeof fn !== "function") {       return console.error("type error");    }     // 创建一个对象，并将对象的原型绑定到构造函数的原型上     const obj = Object.create(fn.prototype);     const value = fn.apply(obj, args); // 调用构造函数，并且this绑定到obj上     // 如果构造函数有返回值，并且返回的是对象，就返回value ;否 ...

Object.create 思路：将传入的对象作为原型 12345function create(obj) { function F() {} F.prototype = obj return new F()} instanceof instanceof 运算符用于判断构造函数的 prototype 属性是否出现在对象的原型链中的任何位置。 实现步骤： 首先获取类型的原型 然后获得对象的原型 然后一直循环判断对象的原型是否等于类型的原型，直到对象原型为 null，因为原型链最终为 null123456789101112function myInstanceof(left, right) {  let proto = Object.getPrototypeOf(left), // 获取对象的原型      prototype = right.prototype; // 获取构造函数的 prototype 对象​  // 判断构造函数的 prototype 对象是否在对象的原型链上  while (true) { ...

算法复杂度图示

计数排序算法算法简介 计数排序是一个分布式排序。分布式排序是使用已经组织好的辅助数据结构（称为 “桶”），来得到排好序的数组。它是用来排序整数的优秀算法（它是一个整数排序算法），但是需要更多的内存来存放临时的数组。 算法分析它主要的流程就是先通过原数组得到一个计数数组，然后通过计数数组恢复出排好序的数组：原数组——>计数数组——>排好序的数组。至于计数数组怎么得到，以及计数数组怎么恢复出原数组的问题，看看下面的例子就知道了。 假设有一个比较常规的数组（数组的最小值是 0，且数组中的每一项都是整数，且数值分布在 0~N 的区间内），常规的计数排序过程是这样的： 因为数组的下标是天然排好序的（从小到大），所以我们进行计数数组的下标与原数组的值进行关联 （这个关联的规律自己心里知道就行）。最简单的关联就是，计数数组下标是 0，则其对应了原数组中的数组值 0。那么此时，计数数组下标的最大值就对应了原数组中的数值的最大值。 找出原数组中的最大值 N，然后创建长度为 N + 1 的计数数组。比如原数组中的最大值为 20，那么计数数组的下标的最大值也要为 20（即数组下标范围：0 ~ ...

基数排序算法算法简介 基数排序是 1887 年赫尔曼·何乐礼发明的。它是这样实现的：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或 bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的稳定性排序法（稳定是指相等元素的顺序和原数组中的一直）基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展 算法分析主要思想： 比如：2，22，31，1221，90，85，105 个位排序：90，31，1221，2，22，85，105 十位排序：2，105，1221，22，31，85，90 百位排序：2，22，31，85，90，105，1221 千位排序：2，22，31，85，90，105，1221 注意：每次排序都是在上次排序的基础上进行排序的，也就是说此次排序的位数上他们相对时，就不移动元素（即顺序参数上一个位数的排序顺序） 算法步骤 把所有元素都分配到相 ...

桶排序算法算法简介 堆是一个完全二叉树。 完全二叉树： 二叉树除开最后一层，其他层结点数都达到最大，最后一层的所有结点都集中在左边（左边结点排列满的情况下，右边才能缺失结点）。大顶堆：根结点为最大值，每个结点的值大于或等于其孩子结点的值。小顶堆：根结点为最小值，每个结点的值小于或等于其孩子结点的值。堆的存储： 堆由数组来实现，相当于对二叉树做层序遍历。如下图： 对于结点 i ，其子结点为 2i+1 与 2i+2 。 算法描述现在需要对如上二叉树做升序排序，总共分为三步： 将初始二叉树转化为大顶堆（heapify）（实质是从第一个非叶子结点开始，从下至上，从右至左，对每一个非叶子结点做shiftDown操作），此时根结点为最大值，将其与最后一个结点交换。除开最后一个结点，将其余节点组成的新堆转化为大顶堆（实质上是对根节点做shiftDown操作），此时根结点为次最大值，将其与最后一个结点交换。重复步骤2，直到堆中元素个数为1（或其对应数组的长度为1），排序完成。下面详细图解这个过程： 步骤1：初始化大顶堆，首先选取最后一个非叶子结点(我们只需要调整父节点和孩子节点之间的大小关系，叶 ...

桶排序算法算法简介 说到桶排序，它的思想就是把分治用到极致，把一个序列分为一个个桶，然后对每个桶进行排序，最后再进行整合。 算法描述 确定这个序列要分为几个桶 把每个元素放到对应的桶里面 对每个桶进行排序 对所有的桶进行整合 图解倘若我有这样一个序列 现在我们要确定桶的数量，如和确定呢，这里面有一个计算公式 桶的数量 = （最大值 - 最小值）/ 数组长度 + 1 那这里面我们可以确定桶的数量为 49 / 13 +1 = 4； 现在我们再用另一个公式确定每个元素在哪个桶中 元素位置 =（ 元素大小 - 最小值）/ 数组长度 OK，根据这个公式我们可以确定每个元素都在第几个桶里面 现在再对每一个桶进行排序（这里面没有固定的排序算法） 对每个桶进行排序后最后我们进行整合，就变成了一个有序的序列。 代码示例1234567891011121314151617181920212223242526272829 function bucketSort(arr){ let max = Math.max(...arr); let min = Math.min(...arr); ...