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最小矩阵宽度(从第一列开始一列列加,直到判断子矩阵内包含数组的所有元素) 发布于:2025-04-16 19:10 最小交付时间(二分+回溯:先将数组排序,最小值start=Math.max(arr),最大值end = arr.reduce,回溯中创建一个新的工人数组,每次遍历数组时将数组中的每一个元素都尝试分配给worker[i]) 发布于:2025-04-16 18:53 阿里巴巴找黄金宝箱Ⅳ(单调栈:栈中存储单调递减的元素的集合,当找到比栈顶元素大的元素时,循环出栈直到栈顶元素不小于当前元素) 发布于:2025-04-15 17:47 找出经过特定点的路径长度(dfs+回溯) 发布于:2025-04-14 16:32 计算最接近的数(1.输入处理;2.对数组进行深拷贝,然后对新数组进行排序,之后在进行后续操作) 发布于:2025-04-14 15:11 MELON的难题(01背包问题:先判断数组和是否为偶数,如果为偶数直接输出-1,target=sum/2 状态转移方程dp[i]=Math.min(dp[i],dp[i-1]+1) 发布于:2025-04-11 17:29 简易内存池(模拟,双指针) 发布于:2025-04-11 17:12 通过软盘拷贝文件 这是一个典型的 0-1 背包问题的变体: 问题描述: 有一个容量为 1.44MB(1474560字节)的软盘 每个块大小为 512 字节 需要在有限容量内存储最大的文件字节总和 关键点: 文件大小以字节为单位 存储空间以块为单位 即使文件不足一个块,也要占用整个块的空间 动态规划解析: 状态定义:dp[i] 表示使用 i 个块时能存储的最大字节数 状态转移:对每个文件,可以选择放入或不放入 约束条件:总块数不能超过软盘容量 时间复杂度:O(n maxSize),其中: n 是文件数量 maxSize 是软盘最大块数(约2880块) 发布于:2025-04-11 16:39 正整数到excel编号之间的转换(对num先进行取余操作,取余之后的值就是字母a往后的偏移量,letter=String.fromCharCode('a'.charCodeAt(0)+remain),将这个字母放到结果队首,然后对num进行整除,循环直到num为0) 发布于:2025-04-10 17:46 最少交换次数(滑动窗口:先算出整个数组内<k的个数,作为窗口大小,然后再算出0-window内>=k的个数,作为res的初始值,然后滑动窗口,当arr[left]>=k时,res--,当arr[right]>=k时,res++) 发布于:2025-04-10 17:40 TLV解析 Ⅱ(字符串操作) 发布于:2025-04-10 16:24 最少有多少个小朋友了(相同的数字的个数/(相同个数+1)*(相同个数+1)) 发布于:2025-04-10 15:11 硬件产品销售方案(回溯 backtrack(path,val,sum)=>) 发布于:2025-04-09 18:40 猴子爬山(动态规划:状态转义方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-3]) 发布于:2025-04-09 18:14 检测工具代码 发布于:2025-04-09 18:03 检查是否存在满足条件的数字组合)(双指针,然后多重判断) 发布于:2025-04-09 17:45 阿里巴巴找黄金宝箱III(遍历数组,用map储存arr[i]上一次出现的下标,如果当前下标位置i-map.get(i)<=k,直接输出left) 发布于:2025-04-09 17:07 阿里巴巴找黄金宝箱II(数组排序,每次都找最大的减) 发布于:2025-04-09 16:48 全量和已占用字符集(字符串操作) 发布于:2025-04-09 16:34 微服务的集成测试(dfs:当扫描到第i行的第i个元素为1时,就递归dfs,sum+=Math.max(max,dfs(j))) 发布于:2025-04-09 16:25 经典屏保问题(判断是否反向:右下角坐标值为(x+50,y+25),当右下角撞到下面或者右边的墙时,就将x轴/y轴的移动方向反向,左上角同理。) 发布于:2025-04-08 18:37 阿里巴巴找黄金宝箱(I)(左右数组的和,如果左右数组的和相等,就输出) 发布于:2025-04-08 16:57 告警抑制(Map) 发布于:2025-04-08 16:35 过滤组合字符串(全排列:回溯) 发布于:2025-04-03 18:56 分糖果(判断是否为偶数,如果为偶数,操作次数+1,n=n/2;如果为奇数,判断(n+1)/2是否为偶数,如果是偶数,n=n+1,res++,否则n=n-1,res++) 发布于:2025-04-03 18:24 查找接口成功率最优时间段(用前缀和求出[left,right]区间的和,然后求平均值,和输入值比较,如果<=平均值,就移动右指针,如果>平均值,说明当前位置有一个当前最大的区间,比较这个区间是否为最大,如果不是则继续,如果是最大,则更新res结果;如果和当前的i最大值一样,那就将两个都放入到res中。最后,如果left和right不相等,说明最后一个窗口没处理完成,需要单独处理) 发布于:2025-04-03 18:15 游戏分组(dfs // 深度优先搜索函数 // 参数说明: // idx: 当前考虑的数组索引 // level: 当前已选择的数字个数 // subSum: 当前已选择数字的和 // totalSum: 整个数组的总和) 发布于:2025-04-03 17:18 新学校选址(找到一个数组排序后的中位数,如果是基数就是这个数,如果是偶数就是这个数的前一个数) 发布于:2025-04-03 16:38 绘图机器(从(0,0)到第一个点时,是先走横坐标,再走纵坐标,所以第一个点的面积应该为0) 发布于:2025-04-02 19:14 素数之积(判断是否为素数的函数:function isPrime(n) { if (n < 2) return false; for (let i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) { if (n % i === 0) return false; } return true; } 发布于:2025-04-02 17:43 考勤信息(滑动窗口统计七天之内的考勤状况) 发布于:2025-04-02 17:27 打印机队列(简单的数组模拟) 发布于:2025-04-02 16:29 JS AES128加解密 发布于:2025-04-03 15:28 找出重复代码】(二维动态规划:定义二维数组dp,初始值设为0,循环两个字符串,如果str1[i]=str2[j],dp[i+1][j+1]==dp[i][j]+1;使用maxLength定义当前最大的公共子串长度,如果dp[i+1][j+1]>maxLength,记录maxLength和当前结束位置i+1。循环后,根据maxLength和结束位置p,确定silce的范围 发布于:2025-04-01 19:24 【二叉树中序遍历】(用栈将二叉树的结构处理出来。然后中序遍历) 发布于:2025-04-01 19:08 【最小调整顺序次数】(模拟队列操作:当插入操作为头操作时,如果数组不为空,就不是排序状态。尾插入不影响;当移除元素时,如果当前队列是有序的 ,就不需要操作,否则就需要操作,ans++) 发布于:2025-04-01 18:29 二元组个数】(用map存储第一个数组中出现的元素及个数,然后遍历第二个数组,如果遇到map中的元素,ans+=map.get()) 发布于:2025-04-01 18:02 【文件目录大小】(递归:先读取每个文件的信息,解析每行输入的三个部分:id,size,child并将处理过后的放入files中,files:{id,size,child}。然后递归计算目标目录的大小:自定义一个递归函数 getSize,将目标目录设为root节点,向下递归子文件夹,如果有子文件夹就递归计算所有子节点的大小并累加,最后返回结果) 发布于:2025-04-01 17:49 华为OD机试真题 Python 实现【水库蓄水问题】(变体接雨水问题,用双指针遍历数组,然后将子数组内的每一个数字能接到的雨水相加(如果当前位置数字 小于左右边界的最小值,能够接水),如果有多个位置接的雨水相同,保留right-left最小的) 发布于:2025-04-01 17:23 找出两个整数数组中同时出现的整数】(用map存储第一个数组中的元素,然后再循环第二个数组,当遇到map中有的数字时,记录下这个数字。再创建新的Map,按出现次数分组存储数字// 获取当前数字及其在第一个数组中的出现次数// 将数字添加到对应次数的组中,并保持组内数字有序;// 获取所有出现次数并按升序排序// 按格式输出结果) 发布于:2025-04-01 16:47 模拟消息队列(两个数组,一个用来存消息,一个用来存接受者,接受者的中包括订阅时间取消时间和能接收到的消息,正序循环message数组,在逆序循环接受者数组,每当有发送消息的时间在订阅和取关之间时,把这个消息放到消息队列中) 发布于:2025-04-01 16:22 【投篮大赛】(简单字符串操作) 发布于:2025-04-01 16:05 【数值同化】(广度优先搜索,搜索能够到达的所有格子,然后遍历矩阵找出无法到达的地区) 发布于:2025-04-01 15:29 数字加减游戏(数学问题:先判断目标-初始是否能被b整除,如果能直接输出0.如果不能就每次判断初始值+a*x或初始值-a*x是否能整除b,如果能,就时最优解) 发布于:2025-04-01 15:10 数组二叉树(// 遍历树中的所有节点,寻找最小的叶子节点 // 判断当前节点是否为叶子节点,需满足以下条件: // 1. 节点值不为 -1(不是空节点) // 2. 节点值小于当前找到的最小叶子值 // 3. 左子节点不存在(超出数组范围或为-1) // 4. 右子节点不存在(超出数组范围或为-1) // 更新最小叶子节点的索引和值,找到叶子节点后,根据叶子节点不断向上推导出父节点,直到找到根节点。对于索引i,其父节点索引为 floor((i-1)/2)) 发布于:2025-04-01 14:56 【招聘】计算至少需要的面试官数量( // 核心算法思路: // 1. 首先对所有面试时间区间按开始时间排序 // 2. 检查相邻区间是否存在时间重叠 // 3. 对于重叠的区间,需要额外的面试官 // 4. 最后根据重叠情况和每个面试官的面试次数限制(m)计算所需面试官总数) 发布于:2025-03-31 18:44 查找一个有向网络的头节点和尾节点(读取输入数据并解析 统计每个节点的入度和出度 使用Map存储节点的入度和出度 每处理一条边,同时更新起点和终点的度数 入度为0的节点是起点 出度为0的节点是终点 终点需要降序排序 检查是否存在起点和终点 收集所有起点和终点 对终点进行排序 输出结果) 发布于:2025-03-31 17:51 数字序列比大小(田忌赛马:首先对两个数组进行升序排序 对arrA中的每个元素: 在arrB中查找第一个大于等于它的元素 如果找到,使用该位置的前一个元素进行匹配(得1分) 如果找不到,使用arrB的最后一个元素(得-1分)) 发布于:2025-03-31 17:20 寻找最大价值的矿堆(BFS函数实现: 参数:起始位置(i,j) 功能: 计算从起始位置开始的连通区域的和 使用BFS遍历所有相邻的位置 将已访问的位置标记为0 返回连通区域的和 主要流程: 读取矩阵数据 遍历矩阵的每个位置 对未访问的位置进行BFS 更新最大连通区域的和 关键点: 使用0标记已访问的位置 只处理值大于0的位置 考虑四个方向的相邻位置 使用Math.max更新最大和) 发布于:2025-03-31 16:53 仿LISP运算(遍历输入字符串的每个字符,遇到右括号或空格时,处理已收集的字符 遇到右括号时,进行运算,收集非括号和空格的字符;运算时从栈中弹出两个操作数和一个运算符,根据运算符执行相应的运算,将运算结果压入栈中,处理除数为0的特殊情况) 发布于:2025-03-31 16:35 [更多]
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事件循环



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Node.js 事件循环

Node.js 是单进程单线程应用程序,但是通过事件和回调支持并发,所以性能非常高。

Node.js 的每一个 API 都是异步的,并作为一个独立线程运行,使用异步函数调用,并处理并发。

Node.js 基本上所有的事件机制都是用设计模式中观察者模式实现。

Node.js 单线程类似进入一个while(true)的事件循环,直到没有事件观察者退出,每个异步事件都生成一个事件观察者,如果有事件发生就调用该回调函数.


事件驱动程序

Node.js 使用事件驱动模型,当web server接收到请求,就把它关闭然后进行处理,然后去服务下一个web请求。

当这个请求完成,它被放回处理队列,当到达队列开头,这个结果被返回给用户。

这个模型非常高效可扩展性非常强,因为webserver一直接受请求而不等待任何读写操作。(这也被称之为非阻塞式IO或者事件驱动IO)

在事件驱动模型中,会生成一个主循环来监听事件,当检测到事件时触发回调函数。

整个事件驱动的流程就是这么实现的,非常简洁。有点类似于观察者模式,事件相当于一个主题(Subject),而所有注册到这个事件上的处理函数相当于观察者(Observer)。

Node.js 有多个内置的事件,我们可以通过引入 events 模块,并通过实例化 EventEmitter 类来绑定和监听事件,如下实例:

// 引入 events 模块
var events = require('events');
// 创建 eventEmitter 对象
var eventEmitter = new events.EventEmitter();

以下程序绑定事件处理程序:

// 绑定事件及事件的处理程序
eventEmitter.on('eventName', eventHandler);

我们可以通过程序触发事件:

// 触发事件
eventEmitter.emit('eventName');

实例

创建 main.js 文件,代码如下所示:

// 引入 events 模块
var events = require('events');
// 创建 eventEmitter 对象
var eventEmitter = new events.EventEmitter();

// 创建事件处理程序
var connectHandler = function connected() {
   console.log('连接成功。');

   // 触发 data_received 事件 
   eventEmitter.emit('data_received');
}

// 绑定 connection 事件处理程序
eventEmitter.on('connection', connectHandler);

// 使用匿名函数绑定 data_received 事件
eventEmitter.on('data_received', function(){
   console.log('数据接收成功。');
});

// 触发 connection 事件 
eventEmitter.emit('connection');

console.log("程序执行完毕。");

接下来让我们执行以上代码:

$ node main.js
连接成功。
数据接收成功。
程序执行完毕。

Node 应用程序是如何工作的?

在 Node 应用程序中,执行异步操作的函数将回调函数作为最后一个参数, 回调函数接收错误对象作为第一个参数。

接下来让我们来重新看下前面的实例,创建一个 input.txt ,文件内容如下:

jsrun教程官网地址:jsrun.net

创建 main.js 文件,代码如下:

var fs = require("fs");

fs.readFile('input.txt', function (err, data) {
   if (err){
      console.log(err.stack);
      return;
   }
   console.log(data.toString());
});
console.log("程序执行完毕");

以上程序中 fs.readFile() 是异步函数用于读取文件。 如果在读取文件过程中发生错误,错误 err 对象就会输出错误信息。

如果没发生错误,readFile 跳过 err 对象的输出,文件内容就通过回调函数输出。

执行以上代码,执行结果如下:

程序执行完毕
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接下来我们删除 input.txt 文件,执行结果如下所示:

程序执行完毕
Error: ENOENT, open 'input.txt'

因为文件 input.txt 不存在,所以输出了错误信息。

Node.js 事件循环

Node.js 是单进程单线程应用程序,但是通过事件和回调支持并发,所以性能非常高。

Node.js 的每一个 API 都是异步的,并作为一个独立线程运行,使用异步函数调用,并处理并发。

Node.js 基本上所有的事件机制都是用设计模式中观察者模式实现。

Node.js 单线程类似进入一个while(true)的事件循环,直到没有事件观察者退出,每个异步事件都生成一个事件观察者,如果有事件发生就调用该回调函数.


事件驱动程序

Node.js 使用事件驱动模型,当web server接收到请求,就把它关闭然后进行处理,然后去服务下一个web请求。

当这个请求完成,它被放回处理队列,当到达队列开头,这个结果被返回给用户。

这个模型非常高效可扩展性非常强,因为webserver一直接受请求而不等待任何读写操作。(这也被称之为非阻塞式IO或者事件驱动IO)

在事件驱动模型中,会生成一个主循环来监听事件,当检测到事件时触发回调函数。

整个事件驱动的流程就是这么实现的,非常简洁。有点类似于观察者模式,事件相当于一个主题(Subject),而所有注册到这个事件上的处理函数相当于观察者(Observer)。

Node.js 有多个内置的事件,我们可以通过引入 events 模块,并通过实例化 EventEmitter 类来绑定和监听事件,如下实例:

// 引入 events 模块
var events = require('events');
// 创建 eventEmitter 对象
var eventEmitter = new events.EventEmitter();

以下程序绑定事件处理程序:

// 绑定事件及事件的处理程序
eventEmitter.on('eventName', eventHandler);

我们可以通过程序触发事件:

// 触发事件
eventEmitter.emit('eventName');

实例

创建 main.js 文件,代码如下所示:

// 引入 events 模块
var events = require('events');
// 创建 eventEmitter 对象
var eventEmitter = new events.EventEmitter();

// 创建事件处理程序
var connectHandler = function connected() {
   console.log('连接成功。');

   // 触发 data_received 事件 
   eventEmitter.emit('data_received');
}

// 绑定 connection 事件处理程序
eventEmitter.on('connection', connectHandler);

// 使用匿名函数绑定 data_received 事件
eventEmitter.on('data_received', function(){
   console.log('数据接收成功。');
});

// 触发 connection 事件 
eventEmitter.emit('connection');

console.log("程序执行完毕。");

接下来让我们执行以上代码:

$ node main.js
连接成功。
数据接收成功。
程序执行完毕。

Node 应用程序是如何工作的?

在 Node 应用程序中,执行异步操作的函数将回调函数作为最后一个参数, 回调函数接收错误对象作为第一个参数。

接下来让我们来重新看下前面的实例,创建一个 input.txt ,文件内容如下:

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创建 main.js 文件,代码如下:

var fs = require("fs");

fs.readFile('input.txt', function (err, data) {
   if (err){
      console.log(err.stack);
      return;
   }
   console.log(data.toString());
});
console.log("程序执行完毕");

以上程序中 fs.readFile() 是异步函数用于读取文件。 如果在读取文件过程中发生错误,错误 err 对象就会输出错误信息。

如果没发生错误,readFile 跳过 err 对象的输出,文件内容就通过回调函数输出。

执行以上代码,执行结果如下:

程序执行完毕
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接下来我们删除 input.txt 文件,执行结果如下所示:

程序执行完毕
Error: ENOENT, open 'input.txt'

因为文件 input.txt 不存在,所以输出了错误信息。

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