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# 关于 Vapor Mode 现阶段进度的理解总结 -- 第一章 前言：本文在介绍 vapor mode 之前，第一章会先介绍明确最基本的三元论，是什么？为什么？怎么做？ 未来几章会逐步介绍 “怎么做” 阶段，以及各个大佬的进度，待解决的问题，同时最后思考，我们能做些什么参与到相关开源项目中。 # Vapor Mode 是什么 熟悉 vue 的都知道，vue 的渲染原理借助了一个核心概念 -- 虚拟 dom，有了虚拟 dom 我们在更新节点时能够实现对 diff 节点的收集和相关依赖的收集，以便于下一次的渲染速度能够得到提升。 于此同时虚拟 dom 本身并不是...
3.2k 字 3 分钟

# 使用 UseEffect 的错误记录 背景：在 react 中对 monaco-editor 进行初始化，但是会发现有如下两个问题 monaco-editor 创建的实例对象，被赋值了多次 monaco-editor 对象被多次挂载销毁，最终要么是 dom 节点上压根就没有 monaco-editor, 要么是有 monaco-editor 相关信息，但是却没有编辑器 # 造成上述现象的 Bad Example import { FC, useEffect, useRef, useState } from...
3.6k 字 3 分钟

# vue3 Props 源码部分解析 # 1、props 定义 export declare type Prop<T, D = T> = PropOptions<T, D> | PropType<T>;Prop<T, D = T> 这里的意思是指: T 是入参类型，D 是默认值类型，如果不指定默认值的话，就用 T 的类型进行推断 # 2.PropOptions 的定义 PropOptions<T, D> 这里的入参意思也是一样的，区别在于 PropOptions...
415 字 1 分钟

# 小小 vite，坑倒不少 首先先说遇到的问题 1.vite 对静态资源的打包方式是什么样 2.vite 图片打包，是不是非得 base64 转码后才能看见 3.vite 为什么不支持 require 写法 # 打包方式 https://vitejs.bootcss.com/guide/assets.html#importing-asset-as-url 先上链接 我们可以知道，确实，图片资源在 vite 中，会被处理为散列名文件名，图片也并不是只有在 base64 下才会被看见 -- 因为都会被处理为散列文件名然后被展示而已，而被 base64...
1.7k 字 2 分钟

# Fetch 和 ajax 以及 axios 的辨析

前言：闲来无事看掘金，发现自己对于这些异步经常使用的方法经常是 “会使用，知其然而不知其所以然”，故而查阅资料整合一下相关知识点

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# 前言 春招八股基本上都靠背的，许多面试官提到我的一个通病就是项目经验少 + 知识点深度不够。 故本文主要是针对自我的知识薄弱点进行总结。 # 1. 前端常见的的性能优化有哪些？ 遇到问题首先要知道问题是什么我们才能做好问题的解决，同样，性能优化也是如此，我们要知道是哪些层面的执行速度效率过低，才导致我们的页面看起来特别 "慢"。 # 性能分析方法： 查看 NetWork 面板中的 WaterFall，看其宽度和长度是否过大，进一步分析如下指标： 查看 performance 中的 Timings 中的 LCP/FCP...
1.1k 字 1 分钟

# 前言 我们常常都知道从 url 到页面渲染会包括如下流程： dns 域名解析，得到对应的 ip 地址 根据这个 ip，找到对应的服务器连接（三次握手） 建立 tcp 连接后发起 http 请求 服务器响应 http 请求，浏览器得到 html 代码 浏览器解析 html 代码，并请求 html 中的资源（如 js，css，图片等） 服务器渲染页面 服务器关闭 tcp 连接（四次挥手）。 虽然这些步骤是大体程序步骤，但这样会显得知其然而不知其所有然。 接下来我将会对上述步骤阐述更多个人的深度理解。 # 一、dns 如何查找对应的 ip 地址的？ 首先会查找自身缓存中是否存在该 dns...
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函数柯里化主要是实现如下意义: add(1)(2)(3) = 1+2+3 ; 方法如下: // 柯里化的实现function curry(){ var fn = arguments[0]; var arr = Array.prototype.slice.call(arguments,1); return function _format(){ // 本处的 arguments 和上一层函数的 arguments 不一样 var args = Array.prototype.slice.call(arguments); args =...
381 字 1 分钟

# 数组矩阵相关算法

1. 动态规划来实现小偷问题

核心点就是 dpSum = dp[i-2]+num[i]+dp[i-1] ;

2. 层次遍历对左右树进行交换

简单，层次遍历队列进行遍历后进行 swap

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# 排序

几个口诀：

1. 考研复习痛苦啊，情绪不稳定（不稳定算法），** 快（快速）些（希尔）选（简单选择）一堆（堆）** 好友来聊天吧。

2. 时间复杂度计算：

  • 快（快速）些（希尔）以 nlogn 的速度归 (归并) 队（堆）
  • 基数排序：O (d (n+rd))
  • 快速排序最坏的情况下（有序）：O（n²）
  • 除此之外的其他算法都是 O (n²)

3. 空间复杂度的计算：

  • 快：O（log2n）
  • 归：O (n)
  • 基数：O (rd)
  • 其他均为 O (1)