大厂前端面试|编写高质量代码，# 开始
能在规定时间内写出功能健全、思路清晰、格式规整的代码，这是前端工程师的必备技能，所以面试时必考手写代码。本章将通过多个面试题，讲解前端常考的写代码问题，并总结出高质量代码的关键点。
## 为何要考察
代码是成员的一张脸。如果代码都写不好，那不具备基本的工作能力。所以，面试都要考察手写代码。
而且，实际工作中，多人协同做项目，你自己写不好代码，会影响整个项目。所以，代码写不好，工作找不到。
## 考察重点
- 代码规范性
- 功能完整性
- 鲁棒性
## 注意事项
面试不一定要求在纸上写代码，所以建议带着自己的笔记本电脑去面试，写代码时可以咨询面试官可否在电脑上写。
## 看几个题目
参考视频教程。
在前端开发领域，深拷贝是一个面试中常见的算法题，它考验程序员对JavaScript语言特性的理解以及解决问题的能力。深拷贝是指将一个对象从内存中完整地拷贝出来，不共享任何引用。相比于浅拷贝，深拷贝需要递归地拷贝目标对象的所有子对象，而不仅仅是复制对象本身。在实际开发中，深拷贝能够避免多处引用导致的数据互相影响的问题，因此在处理复杂数据结构时显得尤为重要。
在本章内容中，我们将详细探讨深拷贝的实现方法，以及它在面试中如何被考察。我们会分析几种常见的错误答案，并提供一个正确的实现方式，即通过递归方式处理循环引用和特殊数据结构。
我们了解面试为何要考察深拷贝。面试中要求手写代码，是考察程序员的基础能力。代码规范性、功能完整性和鲁棒性是面试官评分的关键点。规范性意味着代码遵循一定的编码标准；功能完整性指的是代码能够实现预设的所有功能；鲁棒性则强调代码在各种边界条件和异常情况下仍能正常运行。
面试中考察深拷贝，主要是因为它能反映出面试者对数据类型、引用类型、函数作用域等概念的深刻理解。如果面试者无法写出正确的深拷贝函数，那么其在实际工作中处理复杂数据结构时可能会遇到困难。
在面试中，通常会考察以下几个重点方面：
- 代码规范性：包括变量命名、注释、代码格式等。
- 功能完整性：是否能够处理包括数组、普通对象、特殊对象（如Map、Set）等所有数据类型的拷贝。
- 鲁棒性：考虑循环引用、递归深度、大数据量等复杂场景下的性能和稳定性。
考察过程中，面试官可能会针对面试者的代码提出问题，如代码效率、潜在的内存泄漏、边界情况处理等。这要求面试者不仅要给出深拷贝的实现，还需对代码进行解释和优化。
从提供的部分内容来看，本节将详细探讨实现深拷贝的正确方法，即循环引用和特殊数据结构的处理。常见的错误方法包括使用`JSON.stringify`和`JSON.parse`，`Object.assign`以及仅考虑普通对象和数组。
使用`JSON.stringify`和`JSON.parse`可以实现对象的深拷贝，但它有几个局限性：无法拷贝函数，无法处理非序列化的数据结构如`Map`、`Set`，并且不能解决循环引用的问题。例如，`JSON.stringify`在遇到循环引用时会抛出错误，因为它不能序列化引用。
`Object.assign`方法则是进行浅拷贝，它将源对象的所有可枚举属性复制到目标对象，但这对于深拷贝来说是不够的，因为属性值如果是对象或数组，那么复制的只是引用，而不是其内容。
另一个常见的错误是只处理了普通对象和数组，而没有考虑到`Map`和`Set`这类特殊的集合类型，它们在JavaScript中也经常被用于存储数据。`Map`和`Set`是ES6新增的数据结构，它们不同于普通的对象和数组，因此需要特别的处理方式。
正确答案是参考`clone-deep.ts`代码，其核心思路是使用递归函数去遍历目标对象的所有属性，并对每个属性进行判断，如果属性值是基本类型，则直接赋值；如果属性值是引用类型，则递归调用深拷贝函数进行深拷贝，并处理特殊数据结构和循环引用。循环引用是指对象中的属性值直接或间接地指向了自己，这种情况下需要使用一个哈希表记录已经拷贝过的对象，以避免无限递归。
在深拷贝的实现中，还要注意优化递归深度，以及处理大数据量时的性能问题。对于大数据量的深拷贝，可能需要考虑使用迭代而非递归，并且可能需要引入额外的工具或库来帮助处理内存占用。
深拷贝是前端面试中一个综合性很强的考察点，它不仅考验程序员对JavaScript编程知识的理解，还要求能够写出既规范又健壮的代码。正确的深拷贝实现需要程序员对各种数据类型进行充分的考虑，并且能够处理边界条件和潜在的异常情况。
