JS手写函数--防抖、节流、深度/广度优先遍历

1.防抖

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

function debounce(fn) {
    // 创建一个标记用来存放定时器的返回值
    let timeout = null;
    return function() {
        // 每当用户输入的时候把前一个 setTimeout clear 掉
        clearTimeout(timeout); 
        // 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
        timeout = setTimeout(() => {
            fn.apply(this, arguments);
        }, 500)
    }
}
// 需要防抖的方法
function sayHi() {
    console.log('防抖成功');
}
var inp =document.getElementById('inp');
inp.addEventListener('input', debounce(sayHi)); // 防抖

2.节流

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。

function throttle(fn) {
    // 通过闭包保存一个标记
    let canRun = true; 
    return function() {
        // 在函数开头判断标记是否为 true，不为 true 则 return
        if (!canRun) return;
        
        // 立即设置为 false
        canRun = false;
        // 将外部传入的函数的执行放在 setTimeout 中
        setTimeout(() => {
            // 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
            fn.apply(this, arguments);
            canRun = true
        }, 500)
    }
}
// 节流方法
function sayHi(e) {
    console.log(e.target.innerWidth, e.target.innerHeight)
}
window.addEventListener('resize', throttle(sayHi))

3.深度优先遍历

深度优先遍历 —— 是指从某个顶点出发，首先访问这个顶点，然后找出刚访问 这个结点的第一个未被访问的邻结点，然后再以此邻结点为顶点，继续找它的 下一个顶点进行访问。重复此步骤，直至所有结点都被访问完为止。

//1.深度优先遍历的递归写法 
function deepTraversal(node) {
    let nodes = [];
    if (node != null) {
        nodes.push[node];
        let childrens = node.children;
        for (let i = 0;i < childrens.length; i++) {
            deepTraversal(childrens[i]);
        }
    } 
    return nodes;
}

//2.深度优先遍历的非递归写法 
function deepTraversal(node) {
    let nodes = [];
    if (node != null) {
        let stack = [];
        //同来存放将来要访问的节点
        stack.push(node);
        while (stack.length != 0) {
            let item = stack.pop();
            //正在访问的节点
            nodes.push(item);
            let childrens = item.children;
            //将现在访问点的节点的子节点存入 stack，供将来访问
            for (let i = childrens.length - 1; i >= 0;i--) {
                stack.push(childrens[i]);
            }
        }
    }
    return nodes;
}

4.广度优先遍历

广度优先遍历 —— 是从某个顶点出发，首先访问这个顶点，然后找出刚访问这个结点所有未被访问的邻结点，访问完后再访问这些结点中第一个邻结点的所有结点，重复此方法，直到所有结点都被访问完为止。

//3.广度优先遍历的递归写法 
function wideTraversal(node) {
    let nodes = [],
        i = 0;
    if (node != null) {
        nodes.push(node);
        wideTraversal(node.nextElementSibling);
        node = nodes[i++];
        wideTraversal(node.firstElementChild);
    }
    return nodes;
}

//4.广度优先遍历的非递归写法 
function wideTraversal(node) {
    let nodes = [],
        i = 0;
    while (node != null) {
        nodes.push(node);
        node = nodes[i++];
        let childrens = node.children;
        for (let i = 0; i < childrens.length; i++) {
            nodes.push(childrens[i]);
        }
    }
    return nodes;
}

5.分别用深度优先思想和广度优先思想实现一个拷贝函数

1) 深复制 深度优先遍历 拷贝函数

let DFSdeepClone = (obj, visitedArr = []) => {

    let _obj = {};
    if (isTypeOf(obj, 'array') || isTypeOf(obj, 'object')) {
        let index = visitedArr.indexOf(obj);
        _obj = isTypeOf(obj, 'array') ? [] : {};
        if (~index) { // 判断环状数据
            _obj = visitedArr[index];
        } else {
            visitedArr.push(obj);
            for (let item in obj) {
                _obj[item] = DFSdeepClone(obj[item], visitedArr);
            }
        }
    } else if (isTypeOf(obj, 'function')) {
        _obj = eval('(' + obj.toString() + ')');
    } else {
        _obj = obj;
    }
    return _obj;
}

2) 广度优先遍历 拷贝函数

let BFSdeepClone = (obj) => {

    let origin = [obj],
        copyObj = {},
        copy = [copyObj];

    // 去除环状数据
    let visitedQueue = [],
        visitedCopyQueue = [];
    while (origin.length > 0) {
        let items = origin.shift(),
            _obj = copy.shift();
        visitedQueue.push(items);
        if (isTypeOf(items, 'object') || isTypeOf(items, 'array')) {
            for (let item in items) {
                let val = items[item];
                if (isTypeOf(val, 'object')) {
                    let index = visitedQueue.indexOf(val);
                    if (!~index) {
                        _obj[item] = {};
                        //下次 while 循环使用给空对象提供数据
                        origin.push(val);
                        // 推入引用对象
                        copy.push(_obj[item]);
                    } else {
                        _obj[item] = visitedCopyQueue[index];
                        visitedQueue.push(_obj);
                    }
               } else if (isTypeOf(val, 'array')) {
                   // 数组类型在这里创建了一个空数组
                   _obj[item] = [];
                   origin.push(val);
                   copy.push(_obj[item]);
              } else if (isTypeOf(val, 'function')) {
                  _obj[item] = eval('(' + val.toString() + ')');
              } else {
                  _obj[item] = val;
              }
         }
        // 将已经处理过的对象数据推入数组 给环状数据使用
        visitedCopyQueue.push(_obj);

        } else if (isTypeOf(items, 'function')) {
            copyObj = eval('(' + items.toString() + ')');
        } else {
            copyObj = obj;
        }
    }
    return copyObj;
}