面试题：TypeScript生成器的高级定制与优化

实现代码

// 定义策略接口
interface GeneratorStrategy {
    generate(): number;
}

// 随机数生成策略
class RandomStrategy implements GeneratorStrategy {
    generate(): number {
        return Math.random();
    }
}

// 斐波那契数列生成策略
class FibonacciStrategy implements GeneratorStrategy {
    private a = 0;
    private b = 1;
    generate(): number {
        const next = this.a + this.b;
        this.a = this.b;
        this.b = next;
        return this.a;
    }
}

// 生成器类
class ComplexGenerator {
    private strategy: GeneratorStrategy;
    constructor(strategy: GeneratorStrategy) {
        this.strategy = strategy;
    }

    *generateSequence(count: number) {
        for (let i = 0; i < count; i++) {
            yield this.strategy.generate();
        }
    }
}

// 使用示例
const randomGenerator = new ComplexGenerator(new RandomStrategy());
const randomSequence = randomGenerator.generateSequence(5);
for (const value of randomSequence) {
    console.log(value);
}

const fibonacciGenerator = new ComplexGenerator(new FibonacciStrategy());
const fibonacciSequence = fibonacciGenerator.generateSequence(10);
for (const value of fibonacciSequence) {
    console.log(value);
}

优化思路

避免内存泄漏：
- 使用生成器函数 *generateSequence，它不会一次性生成所有数据，而是按需生成。这样在处理大量数据时，不会将所有数据都存储在内存中，从而避免因数据量过大导致的内存泄漏。
- 在策略类（如 RandomStrategy 和 FibonacciStrategy）中，确保没有引用不必要的外部对象，避免形成无法释放的引用链。如果有需要清理的资源，可在生成器结束时（例如通过 return 语句）进行清理操作。
提高生成效率：
- 在 FibonacciStrategy 中，使用简单的变量 a 和 b 来存储前两个斐波那契数，避免了递归调用带来的栈开销，从而提高了计算效率。
- 对于随机数生成，Math.random() 本身是高效的，但如果有更特定的随机数需求（如指定范围），可以优化生成逻辑。
- 生成器函数 generateSequence 使用 yield 关键字逐个返回数据，而不是一次性生成整个数组，减少了中间数据存储的开销，提高了生成效率。

星途面试题库

面试题：TypeScript生成器的高级定制与优化

知识考点

面试题答案

实现代码

优化思路