一个vuepress配置问题,引发的js递归算法思考

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所属分类:Web前端
摘要

这两天在尝试用语雀+ vuepress + github 搭建个人博客。小破站地址 :王天的 web 进阶之路


前言

这两天在尝试用语雀+ vuepress + github 搭建个人博客。

小破站地址 :王天的 web 进阶之路

语雀作为编辑器,发布文档推送 github,再自动打包部署,大概流程如下。
一个vuepress配置问题,引发的js递归算法思考

问题

我使用的elog插件批量导出语雀文档。elog采用的配置是所有文章平铺导出,没有按照语雀知识库目录生成markdown,这导致 vuepress 侧边栏无法和语雀一致,如下图。

一个vuepress配置问题,引发的js递归算法思考
上图,左侧是语雀知识库,右侧是导出到 vuepress 展示的效果,很明显没有目录这很影响阅读体验呀

解决

在查阅 vuepress 文档后,发现配置silderbar.ts可以自定义侧边栏目录,配置参数如下:

export default {   theme: defaultTheme({     // 可折叠的侧边栏     sidebar: {       "/web/": [         {           text: "王天的web进阶手册",           collapsible: true, // 目录是否折叠           children: ["/reference/cli.md", "/reference/config.md"], // 文档目录         },         {           text: "王天的魔法工具箱",           collapsible: true,           children: [             "/reference/bundler/vite.md",             "/reference/bundler/webpack.md",           ],         },       ],     },   }), }; 

递归生成菜单

配置sidebar.ts 可以修改左侧菜单,但是一个个手动修改这忒麻烦了啊啊啊啊。那如何批量生产菜单配置项呢?

递归函数呀呀呀呀呀呀 ????

elog 在同步语雀文档时,会自动创建elog.cache.json缓存文件,在 vueprss 项目根目录中查看。

打开elog.cache.json文件,我们能看到语雀文档知识库的数据结构

"catalog": [     {       "type": "DOC",       "title": "前言",       "uuid": "17Os-_V_hcS37KOD",       "url": "wqbpyf5083qc7ho8",       "prev_uuid": "",       "sibling_uuid": "dmQSRn6AXUBSg96x",       "child_uuid": "",       "parent_uuid": "",       "doc_id": 141216125,       "level": 0,       "id": 141216125,       "open_window": 1,       "visible": 1     }   ] 

catlog 属性是文档缓存数据,关键字段:

  • type:值为'DOC' 是文章、值为 TITLE 则为目录
  • uuid:文章 id
  • prent_uuid:父节点的 uuid

咱们根据以上参数,编写递归函数, 将elog.cache.json的一维数组,递归生成 vuepress 侧边栏配置数据
代码如下:

function genYuqueRoute() {   // 参数1:遍历数组   // 参数2:父菜单id   const deep = (arrlist, parantId) => {     let forList: any[] = [];     arrlist.forEach((element) => {       // 菜单id不一致,跳出循环调用       if (element.parent_uuid !== parantId) return;       // 如果是TITLE类型新增配置项       if (element.type === "TITLE") {         forList.push({           text: element.title,           collapsible: true,           children: deep(arrlist, element.uuid),         });         // 如果是DOC 类型追加文件地址       } else {         forList.push(element.url + ".md");       }     });     return forList;   };   return deep(catalog, ""); } 

效果

一个vuepress配置问题,引发的js递归算法思考

敲重点啦!

递归函数本质上是一个在回调自身的函数,用于改造数据结构,重点在于跳出循环的机制,否则陷入死循环啦

DFS vs BFS ?

什么是 DFS 、BFS ?

  • DFS 深度优先搜索:可以用于找到一条路径、判断图中是否存在循环、拓扑排序、生成连通分量等。
  • BFS 广度优先搜索:可以用于找到最短路径、生成最小生成树、进行网络分析等。

:::danger
??‍♀️ 简单理解为,横向 、竖向 遍历据状结构

  • 深度优先搜索,对数据结构的横向执行,从第一行遍历子节点、叶子节点,依次直到最后一行。
  • 广度优先搜索,对数据结构的竖向执行,把树结构平面铺开、以层级数为列数,从第一列依次执行。
    :::

将深度搜索、广度搜索代入到生活场景更容易理解。

咱们先看一个家庭关系树状图,爷爷奶奶是一级属性、父母叔伯二级、孙子孙女三级属性、重孙们是四级属性,以此类推。形成一个家庭关系树状图。

假如奶奶过八十大寿,按辈分来,首先是父母叔伯这一辈祝寿,其次是孙子孙女辈分,最后重孙们,以此类推,这个竖向执行的祝寿过程就是广度优先搜索

那过年走亲戚的话,咱们没有俺辈分,去分批的吧?至少我们老家不是的,都是一去一家子呢。那这个横线执行的过程,就是深度优先搜索。

深度优先搜索(DFS)示例代码:

从 A 节点依次取出数据

// 图的邻接表表示 const graph = {   A: ["B", "C"],   B: ["D", "E"],   C: ["F", "G"],   D: [],   E: [],   F: [],   G: [], };  // 使用深度优先搜索遍历图 function dfs(graph, start) {   const visited = new Set(); // 存储已访问节点的集合    function traverse(node) {     visited.add(node); // 将当前节点标记为已访问     console.log(node); // 打印遍历的节点      const neighbors = graph[node]; // 获取当前节点的邻居节点     for (const neighbor of neighbors) {       // 遍历当前节点的邻居节点       if (!visited.has(neighbor)) {         // 如果邻居节点未被访问过         traverse(neighbor); // 递归遍历邻居节点       }     }   }    traverse(start); // 从起始节点开始进行深度优先搜索   return visited; // 返回所有已访问的节点 } 

输出结果:

dfs(graph, "A"); // 对图进行深度优先搜索,从起始节点 'A' 开始,并打印遍历结果 // A // B // D // E // C // F // G 

在上述代码中,图使用邻接表表示,dfs 函数使用递归方式实现了深度优先搜索。从起始节点 'A' 开始,递归访问其邻居节点,并在访问时输出节点的值。

广度优先搜索(BFS)示例代码:

// 广度搜索 BFS let graph = {   A: ["B", "C"],   B: ["A", "C", "D"],   C: ["A", "D", "E"],   D: ["B", "C", "E"],   E: ["C", "D", "F"],   F: ["E", "W"],   W: ["C"], };  function bfs(graph, startPoint) {   let queue = []; // 用于存储待访问节点的队列   let result = []; // 存储遍历结果的数组    queue.push(startPoint); // 将起始节点添加到队列   result.push(startPoint); // 将起始节点添加到遍历结果    while (queue.length > 0) {     // 当队列不为空时进行循环     let point = queue.shift(); // 取出队列中的第一个节点作为当前节点     let nodes = graph[point]; // 获取当前节点的所有邻居节点     for (let node of nodes) {       // 遍历当前节点的邻居节点       if (result.includes(node)) continue; // 如果邻居节点已经在遍历结果中,则跳过       result.push(node); // 将邻居节点添加到遍历结果中       queue.push(node); // 将邻居节点添加到队列中,以便后续访问其邻居节点     }   }    return result; // 返回遍历结果 }  console.log(bfs(graph, "B")); // 执行广度优先搜索,从起始节点 'B' 开始,并输出遍历结果 

在上述代码中,图使用邻接表表示,bfs 函数使用队列实现了广度优先搜索。从起始节点 'A' 开始,将其加入队列并标记为已访问,然后依次从队列中取出节点,并访问其邻居节点,同时将邻居节点加入队列中,直到队列为空。

案例

深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)在前端项目中有许多实际的应用场景。下面有两个常见的前端开发项目案例

1、组件树遍历

在前端开发中,经常会有需要对组件树进行遍历的场景,例如渲染组件、查找组件等。下面是一个使用 DFS 进行组件树遍历的示例:

function dfs_component_traversal(component) {   console.log(component); // 处理当前组件    if (component.children) {     for (const child of component.children) {       dfs_component_traversal(child); // 递归遍历子组件     }   } } 

以上的代码展示了一个使用深度优先搜索进行组件树遍历的函数。我们可以根据组件的层级关系,从根组件开始递归地遍历每个组件及其子组件,以实现对整个组件树的遍历和操作。

这个算法可以帮助我们在前端项目中处理组件之间的关系,例如渲染组件、查找相关组件等。通过对组件树的深度遍历,我们可以有序地处理组件及其子组件,并执行相应的操作。

2、页面导航

在前端开发中,页面导航是一个常见的需求。我们可以使用广度优先搜索来实现页面导航功能,以确保按照层级关系有序地展示页面。

function bfs_page_navigation(page) {   const queue = [page]; // 使用队列作为辅助数据结构来进行广度优先搜索    while (queue.length > 0) {     const current = queue.shift(); // 移除队列头部元素作为当前页面     console.log(current); // 处理当前页面      for (const child of current.children) {       queue.push(child); // 将子页面加入队列     }   } } 

以上代码展示了一个使用广度优先搜索进行页面导航的函数。在这个函数中,我们使用队列作为辅助数据结构来进行广度优先搜索。通过不断将子页面加入队列,并按照队列中的顺序处理每个页面,可以实现按照层级关系有序地导航页面。

3、DFS + BFS 综合案例

const root = {   value: 1,   children: [     {       value: 2,       children: [],     },     {       value: 3,       children: [         {           value: 7,           children: [             {               value: 8,               children: [],             },           ],         },       ],     },     {       value: 4,       children: [         {           value: 6,           children: [],         },       ],     },   ], };  // 在深度优先搜索 - 堆 // 我们首先处理当前节点,然后递归地处理每个子节点、直到叶子节点(没有子节点的节点),最后依次遍历完成 const digui = (node) => {   console.log(node.value);   if (node.children) {     for (const children of node.children) {       digui(children);     }   } }; // 广度优先搜索-栈,把多维树结构,取出来平铺,依次访问。 // 在广度优先搜索中,我们使用队列来保存待访问的节点,确保按照层级顺序进行遍历。 // 每次从队列中取出队头节点,处理该节点后,将其邻居节点(子节点)入队,以便后续遍历。这样,就可以依次访问所有节点,并保持层级顺序。  function breadthFirstSearch(root) {   if (!root) {     return;   }    const queue = []; // 创建一个空队列,用于存放待访问的节点   queue.push(root); // 将根节点入队    while (queue.length !== 0) {     // 当队列不为空时循环执行以下步骤     const current = queue.shift(); // 出队队头节点作为当前节点     console.log(current.value); // 进行二次加工或其他操作,这里简单地输出节点的值      for (const child of current.children) {       // 遍历当前节点的邻居节点(子节点)       queue.push(child); // 将未访问过的邻居节点入队     }   } } console.log(digui(root));  console.log(breadthFirstSearch(root)); 

总结

递归函数本质上是一个在回调自身的函数,用于改造数据结构,重点在于跳出循环的机制,否则陷入死循环啦

深度优先搜索(DFS)的原理很简单:我们从起始节点开始,沿着一条路径不断向下探索,直到达到终点或者无法继续为止。如果遇到终点,就找到了一条路径;如果无法继续,则回溯到上一个节点,然后尝试探索其他路径。这个过程会递归地进行,或者使用栈来存储节点的顺序。

相比之下,广度优先搜索(BFS)的原理稍微有些不同:我们从起始节点开始,逐层地访问其邻居节点。也就是说,我们首先访问起始节点的邻居节点,然后是邻居节点的邻居节点,依此类推,直到遍历完所有节点或者找到目标节点为止。为了遍历节点的顺序,我们使用队列数据结构。

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