JS常用数据结构有哪些？编程中怎么用？

“纵有疾风来，人生不言弃”，这句话送给正在学习文章的朋友们，也希望在阅读本文《JS数据结构有哪些？编程中如何应用？》后，能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中，陆续更新文章相关的技术文章，有好的建议欢迎大家在评论留言，非常感谢！

JavaScript数据结构是组织和操作数据的核心方式，直接影响程序性能。除常用的数组和对象外，Set和Map提供去重与灵活键值对存储，队列、栈、链表、树和图等可基于JS实现，适用于不同场景。如Set优化查找去重，链表提升插入删除效率，图处理复杂关系。合理选择结构能显著提升性能，避免卡顿。前端中，DOM为树结构，状态管理用持久化数据结构，路由可用Trie树，缓存常用Map加双向链表实现LRU，掌握这些能让代码更高效、可维护。

JavaScript数据结构，简单来说，就是我们组织和存储数据的方式。它决定了数据如何被高效地访问、操作和管理。在编程中，数据结构是解决问题、优化性能的基石，它直接影响着你的程序是运行如飞，还是步履蹒跚。

数据结构是编程的骨架，它不仅仅是把数据堆在一起，更关乎如何以最高效的方式处理这些数据。想象一下，你有一堆书，如果只是随意堆放，找一本特定的书会很麻烦；但如果按类别、作者、出版年份整理好，查找效率就会大大提升。数据结构在编程中扮演的正是这个“整理”的角色。

JavaScript中那些“藏”起来的数据结构：不仅仅是数组和对象

初学JavaScript时，我们最常打交道的就是数组（Array）和对象（Object）。它们确实是JS中极其强大且灵活的内置数据结构，几乎能应付大部分日常开发需求。数组用于存储有序的集合，通过索引快速访问；对象则以键值对的形式存储数据，通过键名快速查找。但如果你的认知只停留在它们俩，那就像只看到了冰山一角。

JS中还有Set和Map，它们是ES6引入的，各自解决了特定场景下的痛点。Set能保证集合中元素的唯一性，对于需要去重或快速判断元素是否存在的情况，比数组遍历要高效得多。Map则是一个更强大的键值对集合，它的键可以是任意类型，而不仅仅是字符串，这让它在构建复杂映射关系时，比普通对象更灵活、更安全。

除了这些内置的，我们还能用JS实现或模拟其他经典的数据结构：

• 队列 (Queue)：先进先出（FIFO）。想象一下排队买票，第一个排队的第一个买到。在JS中，你可以用数组的push()和shift()方法轻松模拟。
• 栈 (Stack)：后进先出（LIFO）。就像一叠盘子，最后放上去的第一个拿下来。数组的push()和pop()是其天然的实现方式。
• 链表 (Linked List)：数据元素在内存中可以不连续，通过指针（引用）连接起来。虽然JS没有直接的指针概念，但可以通过对象引用模拟。它的优点是插入和删除操作非常快，缺点是查找需要从头遍历。
• 树 (Tree)：一种层级结构，比如我们每天都在操作的DOM（文档对象模型）就是一棵树。文件系统、JSON数据的嵌套结构，也都是树的体现。
• 图 (Graph)：由节点（顶点）和边组成，用于表示复杂的关系网络，比如社交网络中的好友关系。

理解这些，能让你在面对不同类型的问题时，有更多“工具”可以选择，而不是一味地用数组和对象去“硬套”。

数据结构选择不当，你的应用可能“慢如蜗牛”

选择合适的数据结构，对应用的性能有着决定性的影响。这不仅仅是理论上的“时间复杂度”问题（虽然理解它很重要，比如O(1)、O(n)），更是实实在在的用户体验。我见过不少项目，在数据量不大时一切正常，但随着数据增长，页面开始卡顿、响应迟缓，追溯根源，往往就是数据结构没选对。

举几个例子：

• 频繁查找与去重：如果你有一个包含几万个用户ID的数组，需要频繁检查某个ID是否存在，或者需要对这个数组去重。每次都遍历数组（O(n)），效率会非常低。但如果把这些ID存入一个Set，查找和去重操作的平均时间复杂度可以达到O(1)，性能提升是立竿见影的。
• 有序集合的插入与删除：如果你的应用需要频繁在列表的中间位置插入或删除元素（比如一个任务列表，用户可以随意拖动排序），用数组来操作，每次都可能导致大量元素的移动（O(n)）。而如果使用链表，这些操作的效率会大大提高（O(1)）。
• 处理复杂关系：当你的数据之间存在多对多的复杂关联，比如一个社交应用中用户之间的关注关系，如果只是用数组和对象来勉强维护，代码会变得非常复杂且难以维护。这时候，图这种数据结构就能更好地建模和处理这些关系。

很多时候，性能瓶颈并不是出在算法本身，而是你用来存储数据的方式。换个数据结构，代码逻辑甚至可能变得更简单，而性能却提升了好几个数量级，这简直是编程中的“魔法”。

数据结构，不仅仅是理论：前端开发中的实际运用

别觉得数据结构是后端或者算法工程师的专利。作为前端开发者，我们每天都在和数据打交道，只是很多时候没意识到它的“结构”。理解数据结构，能让你对代码有更深层的掌控力，写出更健壮、更高效的程序。

• DOM 操作与树：DOM本身就是一棵树。我们通过querySelector、getElementById等方法查找元素，或者通过appendChild、removeChild等方法修改DOM结构，这些操作的底层逻辑都与树的遍历和操作紧密相关。理解树结构，能帮助你写出更高效的DOM操作代码，避免不必要的重绘和回流。
• 状态管理与不可变数据：在React、Vue等框架中，状态管理库（如Redux、Vuex）经常会强调不可变性。Immutable.js等库就是基于持久化数据结构（Persistent Data Structures）的思想，在每次状态更新时，不是直接修改原对象，而是创建新对象，但会尽可能地复用旧对象的结构。这大大优化了状态更新的性能，尤其是在大型应用中。
• 前端路由与Trie树：前端路由的匹配过程，尤其是当路由规则非常多且存在嵌套时，可以联想到Trie树（前缀树）的结构。通过这种结构，可以高效地根据URL路径匹配到对应的组件或处理逻辑。
• 缓存机制与LRU：在前端性能优化中，缓存是重要一环。比如实现一个LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存策略，常用的方法就是结合哈希表（Map）和双向链表。哈希表用于快速查找元素，双向链表则用于维护元素的访问顺序，以便快速淘汰最久未使用的元素。

即使是简单的功能，比如一个待办事项列表的拖拽排序，或者一个复杂表格的筛选和排序，其内部逻辑都可能涉及对数组、链表或树的巧妙运用。理解这些，能让你在解决问题时思路更开阔，写出的代码也更具扩展性和可维护性。

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