第一种数据结构:
activities = [ { name: "first activity", sign_ups: [], bids: [] }, { name: "first activity", sign_ups: [ { name: "仝键", phone: "13600000000" }, { name: "于硕", phone: "15600000000" }, { name: "吴京川", phone: "13800000000" } ], bids: [ { name: "竞价1", biddings: [ { name: "仝键", phone: "13600000000", price: "12" }, { name: "于硕", phone: "15600000000", price: "10" } ] }, { name: "竞价2", biddings: [ { name: "仝键", phone: "13600000000", price: "10" }, { name: "于硕", phone: "15600000000", price: "12" }, { name: "吴京川", phone: "13800000000", price: "10" } ] } ] } ];
第一种数据结构采用一个数组中存储两个 两个对象,每个对象又分别存储各自信息。其中第二个对象的结构为{name: "",sign_ups: "",bids: ""},biddings则存储在bids数组里,这种结构明显感觉嵌套比较多,结构清晰但存取或更改数据比较困难。
下面是创建一个新的竞价:
Bid.create_new_bid = function(name){ var bid = new Bid("first activity"); var activities = JSON.parse(localStorage.activities); activities = _.map(activities, function(activities){ activities.name == localStorage.current_activity ? activities.bids.push(bid) : ''; return activities }); localStorage.setItem('activities',JSON.stringify(activities)); }
数据层比较多,存储复杂。
第二种数据结构:
activities = { "0": { name: "first activity", sign_ups: [], bids: [], biddings: {} }, "1": { name: "second activity", sign_ups: [ { name: "仝键", phone: "13600000000" }, { name: "于硕", phone: "15600000000" }, { name: "吴京川", phone: "13800000000" } ], bids: ["竞价1", "竞价2"], biddings: { "竞价1": [ { phone: "13600000000", price: "12" }, { phone: "15600000000", price: "10" } ], "竞价2": [ { phone: "13600000000", price: "10" }, { phone: "15600000000", price: "12" }, { phone: "13800000000", price: "10" } ] } } };
第二种数据结构采用和第一种类似的结构,所有数据都存储在activities,activities中每个对象再分配一个id,总体格式是{{"0":""},{"1":""}},每个对象存储格式是{name: "",sign_ups: "",bids: "" , biddings: ""}
sign_ups中存储报名信息,biddings中存储竞价信息。存取都在一个数组里,比较清晰。
下面是根据phone取报名人姓名的方法:
Bidding.successful_of_people_name = function(activity, bid){ var activities = JSON.parse(localStorage.activities); var sign_ups=activities[activity].sign_ups; var phone = Bidding.count_price_first_information(activity, bid).phone var people_name = _.find(sign_ups,function(sign_ups){ return sign_ups.phone == phone }) return people_name.name }
第三种数据结构:
activities = [ { id: "0", name: "first activity" }, { id: "1", name: "second activity" } ]; sign_ups = [ { name: "仝键", phone: "13600000000", activity_id: "0" }, { name: "于硕", phone: "15600000000", activity_id: "0" }, { name: "吴京川", phone: "13800000000", activity_id: "0" }, { name: "仝", phone: "13600000000", activity_id: "1" }, { name: "于", phone: "15600000000", activity_id: "1" }, { name: "吴", phone: "13800000000", activity_id: "1" } ] bids = [ { name: "竞价1", activity_name: "0", biddings: [ { phone: "13600000000", price: "9" }, { phone: "15600000000", price: "10" } ] }, { name: "竞价1", activity_id: "1", biddings: [ { phone: "13600000000", price: "12" }, { phone: "15600000000", price: "10" } ] }, { name: "竞价2", activity_id: "1", biddings: [ { phone: "13600000000", price: "10" }, { phone: "15600000000", price: "12" }, { phone: "13800000000", price: "10" } ] } ];
第三种数据结构定义了三个数组,分别是activities,sign_ups,bids。
特点是:数据分开存储,存取更加简单,但数据多且分散,结构不明显。
其中activities的结构是[{id:"",name:""}],每当创建一个活动时就相应给这个活动一个对应的id,可通过id更简单的存取数据。
下面是查找报名人姓名的方法:
Bidding.of_people_name = function(sms_json){ var sign_ups = JSON.parse(localStorage.sign_ups) return _.find(sign_ups,function(sign_up){ return sign_up.phone == sms_json.messages[0].phone && sign_up.activity_id == localStorage.current_activity }) }
相比于第二种能够明显体会到第三种数据结构存取方便但判断条件增加了。
相关推荐
大二上的数据结构课设,采用python实现一个包含三种数据结构的英汉词典,用三种数据结构分别存储以及_-Compact-English-Chinese-Dictionary
以下是这三种数据结构的详细解释和实验过程。 1. **顺序存储结构的线性表实现** - **问题描述**:顺序存储结构是指数据元素在内存中按照其逻辑顺序依次存储。线性表是最基本的数据结构之一,包括插入、删除和查找...
在这个压缩包中,包含的是三种基本线性数据结构的实现:线性表、栈和队列,每种都有数组和链式两种常见方式的实现。接下来,我们将深入探讨这些数据结构及其在C++中的实现。 1. **线性表**: - **数组实现(AList....
压缩包中的代码可能涵盖了这三种数据结构的基本操作实现,例如用C++、Java或Python等语言编写。通过学习和实践这些代码,你可以深入了解数据结构的工作原理,并提升编程能力。同时,理解这些基本数据结构对于学习和...
在无法使用二叉查找树的时候,这三种数据结构证明对查找是很有用的。他们是:AVL树、红黑树和跳跃表。 第16章讨论了图以及图的算法。图在表示许多不同的数据类型时非常有用,特别是网络的情况。最后,第17章向读者...
数据结构是计算机科学中的核心概念,它涉及到如何有效地组织和管理数据,以便于高效地进行...在压缩包中的"3.ds"文件中,很可能是包含了关于这三种数据结构的详细讲解和源码示例,对于学习和巩固这些知识非常有帮助。
算法分析可以分为Best Case、Worst Case和Average Case三种,分别对应算法在最优、最坏和平均情况下的性能。算法分析的结果可以用来选择合适的算法和数据结构,以提高程序的性能和效率。 数学预备知识 数学预备...
下面将详细阐述这三种数据结构及其在C#语言中的实现。 首先,顺序表是一种线性数据结构,它在内存中以连续的存储单元存储元素。在C#中,我们可以使用数组来实现顺序表。数组提供了快速访问元素的能力,因为可以通过...
例如,栈和队列就是两种不同的ADT,虽然它们的逻辑结构和存储结构可能相同,但由于运算集合(入栈、出栈、入队、出队)不同,所以是两种独立的数据结构。 3. 算法是解决问题的精确步骤,它有五个关键特性:有限性...
* 树结构:是一种数据结构,用于存储一组有层次关系的数据元素。 * 图结构:是一种数据结构,用于存储一组有关系的数据元素。 本资源涵盖了数据结构的基本概念、算法和程序设计、时间复杂度和空间复杂度、数据结构...
在实验报告中,学生应该清楚地解释每种数据结构的工作原理,展示他们的代码实现,包括关键函数的详细注释,并分析其运行效率。此外,学生还应反思实验过程中的困难和挑战,以及如何克服这些问题。最后,通过对比不同...
《数据结构(C++语言版)第三版_邓俊辉》是一本深受欢迎的教材,它专为学习数据结构和算法的计算机科学与技术学生及专业人士设计。这本书由邓俊辉教授编写,以其清晰的讲解风格和丰富的实例而闻名。第三版在前两版的...
维尔特特别强调了数组、记录和集合这三种数据结构。数组是一种线性结构,可以存储相同类型的数据集合,而记录则是一种复合数据类型,可以存储不同类型的数据。集合是由无序的元素构成的集合类型。书中详细讨论了这些...
3. **栈与队列**:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,常用于函数调用、表达式求值等场景。队列是先进先出(FIFO)的数据结构,适用于任务调度、打印队列等。 4. **树形结构**:树是层次化的数据结构,包括二叉树...
《数据结构教程第三版》由李春葆编写,是一本广泛使用的教材,涵盖了数据结构的基础理论和实践应用。本书不仅提供了详细的概念解释,还配以丰富的习题,帮助学生巩固所学知识。 1. **数组**:数组是最基本的数据...
从逻辑关系上讲,数据结构主要分为集合、线性结构、树结构和图结构四种。顺序存储结构和链接存储结构是两种基本的数据存储方法,不论哪种存储结构,都要存储两方面的内容:数据元素和数据元素之间的关系。 3. 算法...
通过对这三种数据结构的学习,读者可以了解到如何有效地管理和访问数据,以及如何根据具体应用场景选择合适的数据结构。 #### 总结 《数据结构与算法分析–C++描述》是一本非常适合初学者和进阶读者使用的教材。...
栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,常用于表达式求值和递归;队列则是先进先出(FIFO)的结构,常见于任务调度。树(如二叉树、平衡树)和图则用于表示复杂关系,如搜索和遍历问题。 4. **排序和查找**:课件会...