学习分享，共勉

题外话，毕竟我工作多年，深知技术改革和创新的方向，Flutter作为跨平台开发技术、Flutter以其美观、快速、高效、开放等优势迅速俘获人心

开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】

取出根节点。

将最后一个元素与根节点调换，并删除。对比发现有序性被破坏，进行对调。

完成删除。

程序框架

function pop {

* 设定 minItem 保存根节点

* 取出最后一个节点与根节点替换，并删除最后一个节点

* 执行下沉循环

* 将根元素与左右子节点对比,挑选较小的与父节点替换位置

return minItem

}

实现

export function pop(heap: Heap): Node | null {

const first = heap[0]; // 取出根节点

if (first !== undefined) {

const last = heap.pop(); // 取出最后一位元素，并删除

if (last !== first) {

heap[0] = last; // 与根节点对调

siftDown(heap, last, 0); // 下沉

}

return first;

} else {

return null;

}

}

function siftDown(heap, node, i) {

let index = i;

const length = heap.length;

while (index < length) {

const leftIndex = (index + 1) * 2 - 1;

const left = heap[leftIndex];

const rightIndex = leftIndex + 1;

const right = heap[rightIndex];

// If the left or right node is smaller, swap with the smaller of those.

// 寻找左右儿子较小的那一个替换

if (left !== undefined && compare(left, node) < 0) { //左子节点小于根节点

if (right !== undefined && compare(right, left) < 0) {

heap[index] = right;

heap[rightIndex] = node;

index = rightIndex;

} else {

heap[index] = left;

heap[leftIndex] = node;

index = leftIndex;

}

} else if (right !== undefined && compare(right, node) < 0) { // 左子节点大于根节点，右子节点小于根节点

heap[index] = right;

heap[rightIndex] = node;

index = rightIndex;

} else {

// Neither child is smaller. Exit.

return;

}

}

}

以下是 React 源码中 scheduler/src/SchedulerMinHeap.js 关于最小堆的完整实现：

/**

* Copyright © Facebook, Inc. and its affiliates.

* This source code is licensed under the MIT license found in the

* LICENSE file in the root directory of this source tree.

* @flow strict

*/

// 定义最小堆极其元素，其中 sortIndex 为最小堆对比的 key，若 sortIndex 相同，则对比 id

type Heap = Array;

type Node = {|

id: number,

sortIndex: number,

|};

// 入队操作，在入队完成之后进行“上浮”

export function push(heap: Heap, node: Node): void {

const index = heap.length;

heap.push(node);

siftUp(heap, node, index);

}

// 查找最大值

export function peek(heap: Heap): Node | null {

const first = heap[0];

return first === undefined ? null : first;

}

// 删除并返回最大值

export function pop(heap: Heap): Node | null {

const first = heap[0]; // 取出根节点（哨兵）

if (first !== undefined) {

const last = heap.pop(); // 取出最后一位元素，并删除

if (last !== first) { // 头尾并没有对撞

heap[0] = last; // 与根节点对调

siftDown(heap, last, 0); // 下沉

}

return first;

} else {

return null;

}

}

// 上浮，调整树结构

function siftUp(heap, node, i) {

let index = i;

while (true) {

const parentIndex = (index - 1) >>> 1; // 父节点位置：parentIndex = childIndex / 2，此处使用位操作，右移一位

const parent = heap[parentIndex];

if (parent !== undefined && compare(parent, node) > 0) { // 对比父节点和子元素的大小

// The parent is larger. Swap positions.

heap[parentIndex] = node; // 若父节点较大，则更换位置

heap[index] = parent;

index = parentIndex;

} else {

// The parent is smaller. Exit.

return;

}

}

}

// 下沉，调整树结构

function siftDown(heap, node, i) {

let index = i;

const length = heap.length;

while (index < length) {

const leftIndex = (index + 1) * 2 - 1;

const left = heap[leftIndex];

const rightIndex = leftIndex + 1;

const right = heap[rightIndex];

// If the left or right node is smaller, swap with the smaller of those.

// 寻找左右儿子较小的那一个替换

if (left !== undefined && compare(left, node) < 0) {

if (right !== undefined && compare(right, left) < 0) { // 左子节点小于根节点

heap[index] = right;

heap[rightIndex] = node;

index = rightIndex;

} else {

heap[index] = left;

heap[leftIndex] = node;

index = leftIndex;

}

} else if (right !== undefined && compare(right, node) < 0) { // 左子节点大于根节点，右子节点小于根节点

heap[index] = right;

heap[rightIndex] = node;

index = rightIndex;

} else {

// Neither child is smaller. Exit.

return;

}

}

}

function compare(a, b) {

// Compare sort index first, then task id.

const diff = a.sortIndex - b.sortIndex;

return diff !== 0 ? diff : a.id - b.id;

}

堆排序

利用最大/最小堆的特性，我们很容易就能实现对数组的排序，重复执行 pop 就能进行升序排列，如果要降序，使用最大堆即可，该操作时间复杂度为 nlogn。

多叉堆

---

为了追求更优的时间复杂度，我们可以将二叉堆改为多叉堆实现，下图为一个三叉堆：

与二叉堆不同的是对于含有 N 个元素的 d 叉堆（通常情况下 d >= 2），随着 d 的增加，树高 K = logdN 的斜率会下降，然而 d 越大，删除操作的成本会更高。所以子元素不是越多越好，通常情况下三叉堆和四叉堆的应用会比较常见。

在 libev 中有这么一段注释 https://github.com/enki/libev/blob/master/ev.c#L2227，他提及了四叉树相比二叉堆来说缓存更加友好。根据 benchmark，在 50000+ 个 watchers 的场景下，四叉树会有 5% 的性能优势。

/*

* at the moment we allow libev the luxury of two heaps,

* a small-code-size 2-heap one and a ~1.5kb larger 4-heap

* which is more cache-efficient.

* the difference is about 5% with 50000+ watchers.

*/

下面是我在学习HTML和CSS的时候整理的一些笔记，有兴趣的可以看下：

进阶阶段

进阶阶段，开始攻 JS，对于刚接触 JS 的初学者，确实比学习 HTML 和 CSS 有难度，但是只要肯下功夫，这部分对于你来说，也不是什么大问题。

JS 内容涉及到的知识点较多，看到网上有很多人建议你从头到尾抱着那本《JavaScript高级程序设计》学，我是不建议的，毕竟刚接触 JS 谁能看得下去，当时我也不能，也没那样做。

我这部分的学习技巧是，增加次数，减少单次看的内容。就是说，第一遍学习 JS 走马观花的看，看个大概，去找视频以及网站学习，不建议直接看书。因为看书看不下去的时候很打击你学下去的信心。

然后通过一些网站的小例子，开始动手敲代码，一定要去实践、实践、实践，这一遍是为了更好的去熟悉 JS 的语法。别只顾着来回的看知识点，眼高手低可不是个好习惯，我在这吃过亏，你懂的。

1、JavaScript 和 ES6

在这个过程你会发现，有很多 JS 知识点你并不能更好的理解为什么这么设计，以及这样设计的好处是什么，这就逼着让你去学习这单个知识点的来龙去脉，去哪学？第一，书籍，我知道你不喜欢看，我最近通过刷大厂面试题整理了一份前端核心知识笔记，比较书籍更精简，一句废话都没有，这份笔记也让我通过跳槽从8k涨成20k。

2、前端框架

前端框架太多了，真的学不动了，别慌，其实对于前端的三大马车，Angular、React、Vue 只要把其中一种框架学明白，底层原理实现，其他两个学起来不会很吃力，这也取决于你以后就职的公司要求你会哪一个框架了，当然，会的越多越好，但是往往每个人的时间是有限的，对于自学的学生，或者即将面试找工作的人，当然要选择一门框架深挖原理。

开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】

以 Vue 为例，我整理了如下的面试题。

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2、前端框架

前端框架太多了，真的学不动了，别慌，其实对于前端的三大马车，Angular、React、Vue 只要把其中一种框架学明白，底层原理实现，其他两个学起来不会很吃力，这也取决于你以后就职的公司要求你会哪一个框架了，当然，会的越多越好，但是往往每个人的时间是有限的，对于自学的学生，或者即将面试找工作的人，当然要选择一门框架深挖原理。

开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】

以 Vue 为例，我整理了如下的面试题。