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文件名称:JS数组操作学习总结.pptx
文件大小:5.56 MB
总页数:35 页
更新时间:2025-05-25
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文档摘要

JS数组操作学习总结

延时符Contents目录数组基本概念与创建数组基本操作方法数组排序与筛选方法数组遍历技巧与应用场景数组常见错误及解决方案实战案例:JS数组操作在项目中应用

延时符01数组基本概念与创建

03通过数组,可以方便地访问、修改、删除和遍历其中的元素。01数组是一种特殊的变量,能够存储多个值在一个连续的内存空间中。02数组在程序中常用于存储一系列相关数据,方便进行批量处理和操作。数组定义及作用

使用方括号`[]`直接创建一个数组,如`letarr=[1,2,3];`。字面量方式使用`newArray()`创建一个数组,如`letarr=newArray(1,2,3);`。构造函数方式创建一个具有可变数量参数的新数组实例,无论参数数量或类型。Array.of()方法从类似数组或可迭代的对象创建一个新的数组实例。Array.from()方法创建数组方法

数组索引从0开始,依次递增,每个元素都有一个唯一的索引值。通过索引可以访问和修改数组中的特定元素,如`arr[0]`表示访问数组第一个元素。数组元素可以是任意数据类型,包括数字、字符串、对象、布尔值等。数组元素类型与索引

多维数组概念01多维数组是指数组的元素也可以是数组,形成了多层次的数组结构。02二维数组是最常见的多维数组形式,其元素为一维数组,如`letarr=[[1,2,3],[4,5,6]];`。03多维数组在存储复杂数据时非常有用,可以方便地表示表格、矩阵等数据结构。04访问多维数组元素时需要指定每一维的索引值,如`arr[0][1]`表示访问二维数组第一行第二列的元素。

延时符02数组基本操作方法

push()方法向数组的末尾添加一个或多个元素,并返回新的长度。unshift()方法向数组的开头添加一个或多个元素,并返回新的长度。使用索引直接赋值可以通过索引直接给数组指定位置赋值,如果索引超过数组长度,则中间的位置会使用`undefined`填充。添加元素到数组

pop()方法删除并返回数组的最后一个元素。删除并返回数组的第一个元素。可以删除数组中指定索引的元素,但会留下一个空位(即该位置的值为`undefined`)。可以删除任意位置的元素,并返回被删除的元素数组。shift()方法使用`delete`操作符使用`splice()`方法删除数组中元素

使用索引直接赋值可以通过索引直接修改数组指定位置的值。使用`splice()`方法除了可以删除元素外,`splice()`方法还可以用来替换元素,从而实现修改数组中元素的目的。修改数组中元素

使用`findIndex()`方法:返回数组中满足提供的测试函数的第一个元素的索引。否则返回-1。使用`find()`方法:返回数组中满足提供的测试函数的第一个元素的值。否则返回`undefined`。使用循环遍历数组:可以通过循环遍历数组,逐个比较元素来查找特定元素。indexOf()方法:返回在数组中可以找到给定元素的第一个索引,如果不存在,则返回-1。lastIndexOf()方法:返回在数组中可以找到给定元素的最后一个索引,如果不存在,则返回-1。查找数组中元素

延时符03数组排序与筛选方法

冒泡排序原理01通过重复遍历数组,比较每对相邻元素,如果它们的顺序错误就交换它们,直到没有元素需要交换为止。实现步骤02从数组的第一个元素开始,比较相邻的两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置;继续遍历数组,直到数组的末尾;重复以上步骤,直到整个数组排序完成。时间复杂度03冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n为数组的长度。这是因为冒泡排序需要遍历数组多次,每次遍历都需要比较相邻的元素并进行交换。冒泡排序算法实现

选择排序原理在未排序的数组中找到最小(或最大)的元素,将其存放在排序序列的起始位置;然后从剩余未排序的元素中继续寻找最小(或最大)的元素,然后放到已排序序列的末尾;以此类推,直到所有元素均排序完毕。实现步骤从数组的第一个元素开始,找到数组中最小的元素,将其与数组的第一个元素交换位置;从数组的第二个元素开始,找到数组中剩余元素中的最小元素,将其与数组的第二个元素交换位置;以此类推,直到整个数组排序完成。时间复杂度选择排序的时间复杂度也为O(n^2),因为它同样需要遍历数组多次,每次遍历都需要找到最小(或最大)的元素并进行交换。选择排序算法实现

010203插入排序原理将未排序的元素一个个插入到已排序的数组中,从而得到一个新的、排序后的数组。实现步骤从数组的第二个元素开始,将该元素与已排序的元素逐个比较,如果该元素小于已排序的元素,则将该元素插入到已排序元素的合适位置;重复以上步骤,直到整个数组排序完成。时间复杂度插入排序的时间复杂度同样为O(n^2)