克服初级前端面试中常见的问题：解决“愚蠢”的JS问题
2023-12-16 15:35:07
前言：直面面试官的刁钻提问
在前端面试中，面试官经常会提出一些看似愚蠢的问题来考察面试者的编程思维和问题分析能力。这些问题通常乍一看非常简单，但背后却隐藏着深刻的编程原理和思维逻辑。故事要从Tomasz Lakomy发的一条推特讲起，他问了一个问题。假如你在面试时，面试官问了你这样一道问题，你该怎么办？
var tree = {
name: "tree",
children: [
{
name: "branch1",
children: [
{
name: "leaf1",
children: []
},
{
name: "leaf2",
children: []
}
]
},
{
name: "branch2",
children: [
{
name: "leaf3",
children: []
},
{
name: "leaf4",
children: []
}
]
}
]
};
function countLeaves(tree) {
var count = 0;
for (var i = 0; i < tree.children.length; i++) {
if (tree.children[i].children.length === 0) {
count++;
} else {
count += countLeaves(tree.children[i]);
}
}
return count;
}
console.log(countLeaves(tree)); // 4
剖析问题：抓住关键，一针见血
这个问题看似简单，但它考察的不仅仅是简单的JavaScript编程能力，更重要的是编程思维和问题分析能力。问题的关键点在于如何遍历树结构并统计叶子节点的数量。这个问题可以归结为一个典型的树形结构遍历问题，解决的关键在于如何递归地遍历树结构，并统计每个分支的叶子节点数量。
化繁为简：以递归的视角看待问题
为了解决这个问题，我们可以使用递归算法来遍历树结构。递归算法是一种非常适合解决树形结构遍历问题的算法，它通过不断地将问题分解为更小的子问题，并不断地调用自身来解决这些子问题，最终得到整个问题的解。
在这个问题中，我们可以使用递归算法来遍历树结构，并在遍历过程中统计每个分支的叶子节点数量。具体来说，我们可以按照以下步骤来实现：
- 定义一个函数countLeaves(tree)来统计树中叶子节点的数量。
- 在函数countLeaves(tree)中，首先检查tree是否有子节点。如果没有子节点，则说明tree是一个叶子节点，直接返回1。
- 如果tree有子节点，则对每个子节点递归调用countLeaves(tree.children[i])来统计子节点的叶子节点数量。
- 将所有子节点的叶子节点数量累加起来，并返回累加值。
- 在主函数中调用countLeaves(tree)来获取树中叶子节点的总数。
扩展思维：多维审视，融会贯通
除了使用递归算法来解决这个问题之外，我们还可以使用其他算法来解决，例如深度优先搜索算法（DFS）和广度优先搜索算法（BFS）。这些算法都可以用于遍历树结构，并统计叶子节点的数量。
面试官提出这个问题的目的是考察面试者的编程思维和问题分析能力，而不是考察面试者对特定算法的掌握程度。因此，面试者在回答这个问题时，应该重点展示自己的编程思维和问题分析能力，而不是死记硬背算法。
结语：厚积薄发，一鸣惊人
在前端面试中，面试官经常会提出一些看似愚蠢的问题来考察面试者的编程思维和问题分析能力。这些问题通常乍一看非常简单，但背后却隐藏着深刻的编程原理和思维逻辑。因此，面试者在准备面试时，除了要掌握扎实的编程基础知识之外，还需要培养自己的编程思维和问题分析能力。
