大厂前端经典面试问题精选（附答案）

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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：

// vue 项目  src/core/vdom/patch.js  -488 行
// oldCh 是一个旧虚拟节点数组， 
if (isUndef(oldKeyToIdx)) oldKeyToIdx = createKeyToOldIdx(oldCh, oldStartIdx, oldEndIdx)
       idxInOld = isDef(newStartVnode.key)
         ? oldKeyToIdx[newStartVnode.key]
         : findIdxInOld(newStartVnode, oldCh, oldStartIdx, oldEndIdx)

创建 map 函数：

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
}

遍历寻找：

// sameVnode 是对比新旧节点是否相同的函数
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
   }
 }

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：

var new_array = arr.map(function callback(currentValue[, index[, array]]) { // Return element for new_array }[, thisArg])

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；

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；

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；

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。

map 函数返回的是一个数组，所以最后结果为 [1, NaN, NaN]。

3. 什么是防抖和节流？有什么区别？如何实现？

1)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：

function debounce(fn) {
     let timeout = null; // 创建一个标记用来存放定时器的返回值
     return function () {
       clearTimeout(timeout); // 每当用户输入的时候把前一个 setTimeout clear 掉
       timeout = setTimeout(() => { // 然后又创建一个新的 setTimeout, 这样就能保证输入字符后的 interval 间隔内如果还有字符输入的话，就不会执行 fn 函数
         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)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。

function throttle(fn) {
     let canRun = true; // 通过闭包保存一个标记
     return function () {
       if (!canRun) return; // 在函数开头判断标记是否为 true，不为 true 则 return
       canRun = false; // 立即设置为 false
       setTimeout(() => { // 将外部传入的函数的执行放在 setTimeout 中
         fn.apply(this, arguments);
         // 最后在 setTimeout 执行完毕后再把标记设置为 true(关键) 表示可以执行下一次循环了。当定时器没有执行的时候标记永远是 false，在开头被 return 掉
         canRun = true;
       }, 500);
     };
   }
   function sayHi(e) {
     console.log(e.target.innerWidth, e.target.innerHeight);
   }
   window.addEventListener('resize', throttle(sayHi));

4. 介绍下 Set、Map、WeakSet 和 WeakMap 的区别？

1)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。

2)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。

3)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。

4)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：

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)
           }
       }
   }
}

测试：

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

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：

Graph.prototype.bfs = function(v) {
   var queue = [], marked = []
   marked[v] = true
   queue.push(v) // 添加到队尾
   while(queue.length > 0) {
       var s = queue.shift() // 从队首移除
       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)
           }
       }
   }
}

测试：

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

测试成功。

6. 异步笔试题

请写出下面代码的运行结果：

// 今日头条面试题
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')

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：

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

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

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

8.JS 异步解决方案的发展历程以及优缺点。

1)回调函数（callback）

setTimeout(() => {
   // callback 函数体
}, 1000)

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。

ajax('XXX1', () => {
   // callback 函数体
   ajax('XXX2', () => {
       // callback 函数体
       ajax('XXX3', () => {
           // callback 函数体
       })
   })
})

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。

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

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。

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。

async function test() {
 // 以下代码没有依赖性的话，完全可以使用 Promise.all 的方式
 // 如果有依赖性的话，其实就是解决回调地狱的例子了
 await fetch('XXX1')
 await fetch('XXX2')
 await fetch('XXX3')
}

下面来看一个使用 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

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