Map 数据结构

2024-06-21 12:36
文章标签 map 数据结构

本文主要是介绍Map 数据结构,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、概念

Set 是一种叫【字典(是一些元素的集合,以 [ 键,值 ] 的形式储存)】的数据结构。

二、
1、属性和操作方法
  • size           返回 Map 的元素的个数。
  • set()           增加一个新元素,返回当前的 Map。
  • get()           返回键名对象的键值。
  • delete()     删除某个元素的键名,返回 Boolean 值。
  • has()          检测 Map 中是否包含某个元素,返回 Boolean 值。
  • clear()        清空集合,返回undefined 。
const map = new Map();
map.set("foo", "aaaaa"); // {"foo" => 'aaaaa'}
map.set("bar", "bbbbb"); // {"foo" => 'aaaaa'}map.size; // 2
map.get("foo"); // aaaaa
map.has("foo"); // true
map.delete("bar"); // true
map.clear() // 数据清空  undefined
2、遍历
  • keys()         返回键名。

  • values()      返回键值。

  • entries()      返回所有成员。
  • forEach()    遍历 Map 所有成员。
const map = new Map([['F', 'no'],['T',  'yes'],
]);for (let key of map.keys()) {console.log(key);
}
// "F"
// "T"for (let value of map.values()) {console.log(value);
}
// "no"
// "yes"for (let item of map.entries()) {console.log(item[0], item[1]);
}
// "F" "no"
// "T" "yes"// 或者
for (let [key, value] of map.entries()) {console.log(key, value);
}
// "F" "no"
// "T" "yes"// 等同于使用map.entries()
for (let [key, value] of map) {console.log(key, value);
}
// "F" "no"
// "T" "yes"map.forEach(function(value, key, map) {console.log( key, value);
});// "F" "no"// "T" "yes"
3、与其他数据结构的相互转换
(1)、Map 转为数组

使用运算扩展符 【...】

const myMap = new Map().set(true, 7).set({ foo: 3 }, ["abc"]);console.log([...myMap]);// [ [ true, 7 ], [ { foo: 3 }, [ 'abc' ] ] ]
(2)、 数组转为 Map 
const map = new Map([[1, 'one'],[2, 'two'],[3, 'three'],
]);
console.log(map)
//  {1 => 'one', 2 => 'two', 3 => 'three'}
(3)、Map 转为对象
const strMapToObj = (strMap) => {let obj = Object.create(null);for (let [k, v] of strMap) {obj[k] = v;}console.log(obj); //  { yes: true, no: false }return obj;
};const myMap = new Map().set("yes", true).set("no", false);
strMapToObj(myMap);
(4)、对象转为 Map
let obj = {"a":1, "b":2};
let map = new Map(Object.entries(obj));console.log(map) //  {'a' => 1, 'b' => 2}

这篇关于Map 数据结构的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1081243

相关文章

【数据结构】线性表:顺序表

文章目录 1. 线性表2. 顺序表2.1 概念及结构2.2 接口实现2.3 顺序表的问题及思考 1. 线性表 线性表是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构,常见的线性表:顺序表、链表、栈、队列、字符串… 线性表在逻辑上是线性结构,也就说是连续的一条直线。但是在物理结构上并不一定是连续的,线性表在物理上存储时,通常以数组和链式结构的形式

数据结构9——排序

一、冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort),顾名思义,就是指越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 算法原理 从左到右,依次比较相邻的元素大小,更大的元素交换到右边;从第一组相邻元素比较到最后一组相邻元素,这一步结束最后一个元素必然是参与比较的元素中最大的元素;按照大的居右原则,重新从左到后比较,前一轮中得到的最后一个元素不参4与比较,得出新一轮的最大元素;按照上述规则,每一轮结

算法与数据结构面试宝典——回溯算法详解(C#,C++)

文章目录 1. 回溯算法的定义及应用场景2. 回溯算法的基本思想3. 递推关系式与回溯算法的建立4. 状态转移方法5. 边界条件与结束条件6. 算法的具体实现过程7. 回溯算法在C#,C++中的实际应用案例C#示例C++示例 8. 总结回溯算法的主要特点与应用价值 回溯算法是一种通过尝试各种可能的组合来找到所有解的算法。这种算法通常用于解决组合问题,如排列、组合、棋盘游

Java compiler level does not match the version of the installed Java project facet. map解决方法

右键项目“Properties”,在弹出的“Properties”窗口左侧,单击“Project Facets”,打开“Project Facets”页面。 在页面中的“Java”下拉列表中,选择相应版本就OK了。

嵌入式学习——数据结构(哈希、排序)——day50

1. 查找二叉树、搜索二叉树、平衡二叉树 2. 哈希表——人的身份证——哈希函数 3. 哈希冲突、哈希矛盾 4. 哈希代码 4.1 创建哈希表 4.2  5. 算法设计 5.1 正确性 5.2 可读性(高内聚、低耦合) 5.3 健壮性 5.4 高效率(时间复杂度)时间复杂度越低,效率越高, 5.5 低储存(空间复杂度)空间复杂度越低,存储空间越少 6.排序算法 6.1 冒

【数据结构与算法 经典例题】使用队列实现栈(图文详解)

💓 博客主页:倔强的石头的CSDN主页               📝Gitee主页:倔强的石头的gitee主页    ⏩ 文章专栏:《数据结构与算法 经典例题》C语言                                   期待您的关注 ​​ 目录  一、问题描述 二、前置知识 三、解题思路 四、C语言实现代码 🍃队列实现代码:

数据结构:二叉树详解 c++信息学奥赛基础知识讲解

目录 一、二叉树的定义 二、二叉树的形态 三、二叉树的性质 四、二叉树的存储 五、二叉树的创建与遍历(递归) 六、二叉树实现 创建二叉树 展示二叉树 1、计算数的高度 2、计算数的叶子数量 3、计算数的宽度 4、层次遍历 5、前序遍历 递归写法 非递归写法 6、中序遍历 递归写法 非递归写法 7、后序遍历 递归写法 非递归写法 8、输出根节点到所有叶

算法13—Bit Map算法简介

1. Bit Map算法简介          来自于《编程珠玑》。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。 2、 Bit Map的基本思想         我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排

Java数据结构4-链表

1. ArrayList的缺陷 由于其底层是一段连续空间,当在ArrayList任意位置插入或者删除元素时,就需要将后序元素整体往前或者往后搬移,时间复杂度为O(n),效率比较低,因此ArrayList不适合做任意位置插入和删除比较多的场景。因此:java集合中又引入了LinkedList,即链表结构。 2. 链表 2.1 链表的概念及结构 链表是一种物理存储结构上非连续存储结构,数据元素

大学生自救数据结构与算法(py实现)——01递归

目录 目录 递归 基本概念 工作原理 基本要素 优点 缺点 实现技巧 实例解析:计算阶乘 斐波那契数列 高效的斐波那契数列 python中的最大递归深度 二分查找 基本原理 性能分析 优化与变体 线性递归  元素序列的递归求和 二路递归 二路递归的基本概念 典型应用 工作原理 多重递归  示例:计算卡特兰数(Catalan Number) 尾递