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01 | 为什么要学习数据结构和算法?
02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
14 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
15 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
20 | 散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
24 | 二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?
25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
29 | 堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词?
30 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
31 | 深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
32 | 字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
35 | Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
36 | AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
37 | 贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
41 | 动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
43 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?
49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
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数据结构与算法之美
小册名称:数据结构与算法之美
### 08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能? 在深入探讨如何使用栈(Stack)这一数据结构来实现浏览器的前进与后退功能之前,让我们先简要回顾一下栈的基本概念。栈是一种遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)原则的数据结构,它只允许在栈顶进行添加(push)或删除(pop)元素的操作。这种特性使得栈成为解决具有明确层次或顺序关系问题的理想工具,如函数调用栈、撤销操作等。接下来,我们将详细分析浏览器的前进与后退功能是如何利用栈的原理来实现的。 #### 一、浏览器的前进与后退功能概述 浏览器的前进与后退功能是现代浏览器不可或缺的一部分,它们允许用户在浏览网页时轻松地回溯或前进到之前的浏览历史记录。这种功能不仅提升了用户体验,还促进了信息的有效组织和访问。在实现这一功能时,浏览器内部使用了复杂的数据结构和算法,但栈作为其核心组件之一,发挥了至关重要的作用。 #### 二、栈在浏览器前进与后退中的应用 **1. **基本思路** 浏览器的前进与后退功能可以通过两个栈来实现:一个用于记录用户访问过的历史页面(我们可以称之为“历史栈”),另一个用于存储用户点击后退按钮后可能想要重新访问的页面(称为“前进栈”)。当用户浏览新页面时,该页面被添加到历史栈的顶部;若用户点击后退按钮,则从历史栈中弹出当前页面,并将弹出的页面(如果存在)推入前进栈(如果用户已经点击过后退并向前浏览过,则先清空前进栈)。点击前进按钮时,则从前进栈中弹出页面并推回历史栈的顶部,同时清空前进栈。 **2. **详细实现** - **历史栈(History Stack)**:负责记录用户访问的所有页面。每当用户打开一个新页面或通过链接跳转到新页面时,该页面的URL就被压入历史栈的顶部。如果用户关闭了浏览器标签页或窗口,则可能触发历史栈的清空操作,具体取决于浏览器的设置和用户的偏好。 - **前进栈(Forward Stack)**:用于在用户点击后退按钮后,临时存储可能想要重新访问的页面。当用户首次打开浏览器或开始新的会话时,前进栈为空。每当用户从历史栈中后退到一个页面时,被跳过的页面(即历史栈中当前页面之上的所有页面)都会被移动到前进栈中。如果用户在后退过程中又点击了前进按钮,则前进栈顶部的页面被弹出并重新压入历史栈的顶部,同时清空前进栈。 **3. **处理特殊情况** - **新标签页或窗口**:在新标签页或窗口中打开页面时,通常会创建新的历史栈和前进栈,这两个栈与原始标签页或窗口的栈相互独立。 - **刷新页面**:刷新当前页面时,通常不会在历史栈中产生新的条目,因为用户仍在同一页面上。但某些浏览器或特定设置下,可能会有所不同。 - **关闭标签页或窗口**:当关闭当前标签页或窗口时,如果它是唯一的标签页或窗口,则通常会清空整个历史栈和前进栈;如果是多标签页环境中的一个标签页,则只清空该标签页对应的历史栈和前进栈。 #### 三、代码示例(伪代码) 虽然无法直接提供浏览器内部实现的具体代码,但我们可以使用伪代码来模拟这一过程: ```plaintext class BrowserHistory: def __init__(self): self.history_stack = [] self.forward_stack = [] def visit(self, url): # 访问新页面,压入历史栈 self.history_stack.append(url) self.forward_stack.clear() # 清空前进栈 def go_back(self): # 后退操作 if len(self.history_stack) > 1: current_url = self.history_stack.pop() # 弹出当前页面 self.forward_stack.append(current_url) # 将当前页面推入前进栈 return self.history_stack[-1] # 返回历史栈中的前一个页面 return None # 无法后退 def go_forward(self): # 前进操作 if self.forward_stack: current_url = self.forward_stack.pop() # 弹出前进栈顶部的页面 self.history_stack.append(current_url) # 重新压入历史栈 self.forward_stack.clear() # 清空前进栈 return current_url return None # 无法前进 # 使用示例 browser_history = BrowserHistory() browser_history.visit('https://www.example.com') browser_history.visit('https://www.example.org') print(browser_history.go_back()) # 输出: https://www.example.com print(browser_history.go_forward()) # 输出: https://www.example.org ``` #### 四、优化与考虑 - **性能优化**:在实际浏览器中,历史记录的管理可能涉及更复杂的数据结构和算法,以优化访问速度和存储效率。例如,可能使用哈希表来快速查找特定页面的历史位置,或者使用压缩算法来减少存储空间的占用。 - **隐私保护**:浏览器在处理历史记录时还需考虑用户的隐私需求。例如,提供清除历史记录的功能,以及遵守浏览器的隐私设置和策略。 - **多标签页支持**:现代浏览器支持多标签页浏览,每个标签页都有自己的历史栈和前进栈。因此,浏览器需要维护一个标签页到其对应历史栈和前进栈的映射关系。 - **跨会话持久化**:为了提供跨浏览器会话的历史记录访问,浏览器可能需要将历史记录存储在硬盘上,并在用户重新打开浏览器时恢复这些记录。 #### 五、总结 通过栈这一数据结构,浏览器能够高效地实现前进与后退功能,为用户提供流畅的浏览体验。尽管上述实现基于简化的模型和伪代码,但它清晰地展示了栈在处理具有层次结构或顺序关系问题时的强大能力。在实际应用中,浏览器会根据具体需求和环境对这一基础框架进行扩展和优化。
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