面试题：TypeScript泛型：在复杂数据结构中的应用与性能优化

深度优先搜索（DFS）实现

interface TreeNode<T> {
    name: string;
    type: string;
    children: TreeNode<T>[];
    data: T;
}

function dfs<T>(root: TreeNode<T>, targetName: string): TreeNode<T> | null {
    if (root.name === targetName) {
        return root;
    }
    for (const child of root.children) {
        const result = dfs(child, targetName);
        if (result) {
            return result;
        }
    }
    return null;
}

广度优先搜索（BFS）实现

function bfs<T>(root: TreeNode<T>, targetName: string): TreeNode<T> | null {
    const queue: TreeNode<T>[] = [root];
    while (queue.length > 0) {
        const node = queue.shift()!;
        if (node.name === targetName) {
            return node;
        }
        queue.push(...node.children);
    }
    return null;
}

使用泛型可能带来的性能问题

类型检查开销：泛型会增加编译时的类型检查工作，在复杂的树形结构中，每次访问节点和其属性时，编译器都需要检查类型的一致性，这可能导致编译时间变长。
代码膨胀：由于泛型在编译时会进行类型擦除，对于不同类型参数实例化的泛型代码，可能会生成重复的字节码，增加了代码体积。

优化建议

避免不必要的类型检查开销：
- 减少不必要的泛型参数：如果树形结构中的数据类型相对固定，可以减少泛型参数的使用，直接使用具体类型，从而减少编译时的类型检查。
- 使用类型断言：在确定类型的情况下，合理使用类型断言as，告诉编译器不需要对某些值进行额外的类型检查。例如，在已知某个节点一定是特定类型时，可进行断言。
利用类型信息进行代码优化重构：
- 静态类型分析工具：借助如ESLint的类型检查插件，在开发过程中提前发现类型相关的问题，优化代码结构，提高代码质量。
- 基于类型的函数重载：对于一些操作，根据不同的类型参数，提供不同的实现，以利用特定类型的特性进行优化。例如，对于特定类型的数据，可以有更高效的搜索逻辑。

面试题：TypeScript泛型：在复杂数据结构中的应用与性能优化

知识考点

面试题答案

深度优先搜索（DFS）实现

广度优先搜索（BFS）实现

使用泛型可能带来的性能问题

优化建议