CODE A BETTER LIFE 【前端篇】 前端 | 2021 1 让 Flutter 在鸿蒙系统上跑起来 1 FlutterWeb 在美团外卖的实践 14 FlutterWeb 性能优化探索与实践 36 设计稿（UI 视图）自动生成代码方案的探索 56 美团外卖终端容器无关化研发框架 74 一款可以让大型 iOS 工程编译速度提升 50% 的工具 96 从预编译的角度理解 中的实践 459 开源 React Native 组件库 beeshell 2.0 发布 473 React Native 在美团外卖客户端的实践 506 Android 静态代码扫描效率优化与实践 530 Probe：Android 线上 OOM 问题定位组件 560 活动 Web 页面人机识别验证的探索与实践 580 React Native 工程中 TSLint 静态检查工具的探索之路 ，会频繁计 算位置信息，引起滚动区域内容被重新创建，最终导致页面滚动性能较差。 2.2 MTFlutter 现状 虽然 MTFlutter 做了诸多 Flutter Native 层面的定制与优化，但在 Flutter Web 上 的建设才刚起步，具体表现在： ● MTFlutter 现有的基础依赖如：Request（请求封装）、Router（路由）、埋点、 容器桥、前端监控，尚未支持在

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行时间的长短。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样我们才能将各种算法进行对比，从而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出报错。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。

学习 HTTP/Networks（包括 CORS 和 WebSockets） 学习网页寄存（通称虚拟主机） 学习前端开发 学习用户界面／交互设计 学习 HTML 和 CSS 学习搜索引擎优化 学习 JavaScript 学习 Web 动画 学习 DOM、BOM 和 jQuery 学习网页字体 & 图标 2 1.6.1.14 1.6.1.15 1.6.1.16 1.6.1 API 学习web开发工具 学习命令行的使用 学习 Node.js 学习 JS 模块系统 学习模块加载和打包工具 学习包管理工具 学习版本控制 学习构建及任务自动化技术 学习网站性能优化 学习测试 学习无头浏览器 学习离线开发 学习网络／浏览器／应用的安全 多平台开发学习 导向学习 前端课程 前端开发学习的起点 前端资讯、新闻站和播客 第三部分：前端开发工具 Doc/API 学习 HTTP/Networks（包括 CORS 和 WebSockets） 学习网页寄存（通称虚拟主机） 学习前端开发 学习用户界面／交互设计 学习 HTML 和 CSS 学习搜索引擎优化 学习 JavaScript 学习 Web 动画 学习 DOM、BOM 和 jQuery 学习网页字体 & 图标 学习可访问性相关知识 学习 web／浏览器 API 学习 JSON (JavaScript

时间效率，即算法的运行速度的快慢。 ‧ 空间效率，即算法占用的内存空间大小。 数据结构与算法追求“运行速度快、占用内存少”，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题，因为只有知 道如何评价算法，才能去做算法之间的对比分析，以及优化算法设计。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和 算法 B ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机， ，即对应字符串长度为 log10 ? ，因 此空间复杂度为 ?(log10 ?) = ?(log ?) 。 2.4. 权衡时间与空间 理想情况下，我们希望算法的时间复杂度和空间复杂度都能够达到最优，而实际上，同时优化时间复杂度和空 间复杂度是非常困难的。 降低时间复杂度，往往是以提升空间复杂度为代价的，反之亦然。我们把牺牲内存空间来提升算法运行速度的 思路称为「以空间换时间」；反之，称之为「以时间换空间」 映射到一个桶索引。 为了缓解哈希冲突，一方面，我们可以通过哈希表扩容来减小冲突概率。极端情况下，当输入空间和输出空间 大小相等时，哈希表就等价于数组了，可谓“大力出奇迹”。 另一方面，考虑通过优化哈希表的表示方式以缓解哈希冲突，常见的方法有「链式地址」和「开放寻址」。 6.2.1. 哈希表扩容 「负载因子 Load Factor」定义为 哈希表中元素数量除以桶槽数量（即数组大小），代表哈希冲突的严重程度。

Point(); p // { x: 0, y: 0 } 除了简洁，ES6 的写法还有两个好处：首先，阅读代码的人，可以立刻意识到哪些 参数是可以省略的，不用查看函数体或文档；其次，有利于将来的代码优化，即使 未来的版本在对外接口中，彻底拿掉这个参数，也不会导致以前的代码无法运行。 参数变量是默认声明的，所以不能用 let 或 const 再次声明。 function foo(x = 5) find, html } = jake; document.querySelectorAll("div.myClass") ::find("p") ::html("hahaha"); 尾调用优化 什么是尾调用？ 尾调用（Tail Call）是函数式编程的一个重要概念，本身非常简单，一句话就能说 清楚，就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。 function f(x){ return return m(x) } return n(x); } 函数的扩展 156 上面代码中，函数 m 和 n 都属于尾调用，因为它们都是函数 f 的最后一步操 作。 尾调用优化 尾调用之所以与其他调用不同，就在于它的特殊的调用位置。 我们知道，函数调用会在内存形成一个“调用记录”，又称“调用帧”（call frame）， 保存调用位置和内部变量等信息。如果在函数 A

match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[+-]?(\d+)?(\.)?\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 失败，返回 null。同时设 置 lastIndex 为 0，即，如要再尝试匹配的话，需从头开始。 从上面可以看出，匹配会出现效率问题，主要出现在上面的第 3 阶段和第 4 阶段。 因此，主要优化手法也是针对这两阶段的。 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 而在第三阶段，最大的问题就是回溯。 例如，匹配双引用号之间的字符。如，匹配字符串 123"abc"456 中的

match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[-]?(\d)?(\.)?\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 失败，返回 null。同时设 置 lastIndex 为 0，即，如要再尝试匹配的话，需从头开始。 从上面可以看出，匹配会出现效率问题，主要出现在上面的第 3 阶段和第 4 阶段。 因此，主要优化手法也是针对这两阶段的。 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 而在第三阶段，最大的问题就是回溯。 例如，匹配双引用号之间的字符。如，匹配字符串 123"abc"456 中的