精读《Flip, Fibonacci, AllCombinations...》

解决 TS 问题的最好办法就是多练,这次解读 type-challenges Medium 难度 49~56 题。

精读

Flip

实现 Flip,将对象 T 中 Key 与 Value 对调:

Flip<{ a: "x", b: "y", c: "z" }>; // {x: 'a', y: 'b', z: 'c'}
Flip<{ a: 1, b: 2, c: 3 }>; // {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
Flip<{ a: false, b: true }>; // {false: 'a', true: 'b'}

keyof 描述对象时可以通过 as 追加变形,所以这道题应该这样处理:

type Flip = {
  [K in keyof T as T[K]]: K
}

由于 Key 位置只能是 String or Number,所以 T[K] 描述 Key 会显示错误,我们需要限定 Value 的类型:

type Flip> = {
  [K in keyof T as T[K]]: K
}

但这个答案无法通过测试用例 Flip<{ pi: 3.14; bool: true }>,原因是 true 不能作为 Key。只能用字符串 'true' 作为 Key,所以我们得强行把 Key 位置转化为字符串:

// 本题答案
type Flip> = {
  [K in keyof T as `${T[K]}`]: K
}

Fibonacci Sequence

用 TS 实现斐波那契数列计算:

type Result1 = Fibonacci<3> // 2
type Result2 = Fibonacci<8> // 21

由于测试用例没有特别大的 Case,我们可以放心用递归实现。JS 版的斐波那契非常自然,但 TS 版我们只能用数组长度模拟计算,代码写起来自然会比较扭曲。

首先需要一个额外变量标记递归了多少次,递归到第 N 次结束:

type Fibonacci = N['length'] extends T ? (
  // xxx
) : Fibonacci

上面代码每次执行都判断是否递归完成,否则继续递归并把计数器加一。我们还需要一个数组存储答案,一个数组存储上一个数:

// 本题答案
type Fibonacci<
  T extends number,
  N extends number[] = [1],
  Prev extends number[] = [1],
  Cur extends number[] = [1]
> = N['length'] extends T
  ? Prev['length']
  : Fibonacci

递归时拿 Cur 代替下次的 Prev,用 [...Prev, ...Cur] 代替下次的 Cur,也就是说,下次的 Cur 符合斐波那契定义。

AllCombinations

实现 AllCombinations 对字符串 S 全排列:

type AllCombinations_ABC = AllCombinations<'ABC'>
// should be '' | 'A' | 'B' | 'C' | 'AB' | 'AC' | 'BA' | 'BC' | 'CA' | 'CB' | 'ABC' | 'ACB' | 'BAC' | 'BCA' | 'CAB' | 'CBA'

首先要把 ABC 字符串拆成一个个独立的联合类型,进行二次组合才可能完成全排列:

type StrToUnion = S extends `${infer F}${infer R}`
  ? F | StrToUnion
  : never

infer 描述字符串时,第一个指向第一个字母,第二个指向剩余字母;对剩余字符串递归可以将其逐一拆解为单个字符并用 | 连接:

StrToUnion<'ABC'> // 'A' | 'B' | 'C'

StrToUnion<'ABC'> 的结果记为 U,则利用对象转联合类型特征,可以制造出 ABC 在三个字母时的全排列:

{ [K in U]: `${K}${AllCombinations>}` }[U] // `ABC${any}` | `ACB${any}` | `BAC${any}` | `BCA${any}` | `CAB${any}` | `CBA${any}`

然而只要在每次递归时巧妙的加上 '' | 就可以直接得到答案了:

type AllCombinations> =
  | ''
  | { [K in U]: `${K}${AllCombinations>}` }[U] // '' | 'A' | 'B' | 'C' | 'AB' | 'AC' | 'BA' | 'BC' | 'CA' | 'CB' | 'ABC' | 'ACB' | 'BAC' | 'BCA' | 'CAB' | 'CBA'

为什么这么神奇呢?这是因为每次递归时都会经历 '''A''AB''ABC' 这样逐渐累加字符的过程,而每次都会遇到 '' | 使其自然形成了联合类型,比如遇到 'A' 时,会自然形成 'A' 这项联合类型,同时继续用 'A'Exclude<'A' | 'B' | 'C', 'A'> 进行组合。

更精妙的是,第一次执行时的 '' 填补了全排列的第一个 Case。

最后注意到上面的结果产生了一个 Error:"Type instantiation is excessively deep and possibly infinite",即这样递归可能产生死循环,因为 Exclude 的结果可能是 never,所以最后在开头修补一下对 never 的判否,利用之前学习的知识,never 不会进行联合类型展开,所以我们用 [never] 判断来规避:

// 本题答案
type AllCombinations> = [
  U
] extends [never]
  ? ''
  : '' | { [K in U]: `${K}${AllCombinations>}` }[U]

Greater Than

实现 GreaterThan 判断 T > U:

GreaterThan<2, 1> //should be true
GreaterThan<1, 1> //should be false
GreaterThan<10, 100> //should be false
GreaterThan<111, 11> //should be true

因为 TS 不支持加减法与大小判断,看到这道题时就应该想到有两种做法,一种是递归,但会受限于入参数量限制,可能堆栈溢出,一种是参考 MinusOne 的特殊方法,用巧妙的方式构造出长度符合预期的数组,用数组 ['length'] 进行比较。

先说第一种,递归肯定要有一个递增 Key,拿 T U 先后进行对比,谁先追上这个数,谁就是较小的那个:

// 本题答案
type GreaterThan = T extends R['length']
  ? false
  : U extends R['length']
  ? true
  : GreaterThan

另一种做法是快速构造两个长度分别等于 T U 的数组,用数组快速判断谁更长。构造方式不再展开,参考 MinusOne 那篇的方法即可,重点说下如何快速判断 [1, 1][1, 1, 1] 谁更大。

因为 TS 没有大小判断能力,所以拿到了 ['length'] 也没有用,我们得考虑 arr1 extends arr2 这种方式。可惜的是,长度不相等的数组,extends 永远等于 false:

[1,1,1,1] extends [1,1,1] ? true : false // false
[1,1,1] extends [1,1,1,1] ? true : false // false
[1,1,1] extends [1,1,1] ? true : false // true

但我们期望进行如下判断:

ArrGreaterThan<[1,1,1,1],[1,1,1]> // true
ArrGreaterThan<[1,1,1],[1,1,1,1]> // false
ArrGreaterThan<[1,1,1],[1,1,1]> // false

解决方法非常体现 TS 思维:既然俩数组相等才返回 true,那我们用 [...T, ...any] 进行补充判定,如果能判定为 true,就说明前者长度更短(因为后者补充几项后可以判等):

type ArrGreaterThan = U extends [...T, ...any]
  ? false
  : true

这样一来,第二种答案就是这样的:

// 本题答案
type GreaterThan = ArrGreaterThan<
  NumberToArr,
  NumberToArr
>

Zip

实现 TS 版 Zip 函数:

type exp = Zip<[1, 2], [true, false]> // expected to be [[1, true], [2, false]]

此题同样配合辅助变量,进行计数递归,并额外用一个类型变量存储结果:

// 本题答案
type Zip<
  T extends any[],
  U extends any[],
  I extends number[] = [],
  R extends any[] = []
> = I['length'] extends T['length']
  ? R
  : U[I['length']] extends undefined
  ? Zip
  : Zip

[...R, [T[I['length']], U[I['length']]]] 在每次递归时按照 Zip 规则添加一条结果,其中 I['length'] 起到的作用类似 for 循环的下标 i,只是在 TS 语法中,我们只能用数组的方式模拟这种计数。

IsTuple

实现 IsTuple 判断 T 是否为元组类型(Tuple):

type case1 = IsTuple<[number]> // true
type case2 = IsTuple // true
type case3 = IsTuple // false

不得不吐槽的是,无论是 TS 内部或者词法解析都是更有效的判断方式,但如果用 TS 来实现,就要换一种思路了。

Tuple 与 Array 在 TS 里的区别是前者长度有限,后者长度无限,从结果来看,如果访问其 ['length'] 属性,前者一定是一个固定数字,而后者返回 number,用这个特性判断即可:

// 本题答案
type IsTuple = [T] extends [never]
  ? false
  : T extends readonly any[]
  ? number extends T['length']
    ? false
    : true
  : false

其实这个答案是根据单测一点点试出来的,因为存在 IsTuple<{ length: 1 }> 单测用例,它可以通过 number extends T['length'] 的校验,但因为其本身不是数组类型,所以无法通过 T extends readonly any[] 的前置判断。

Chunk

实现 TS 版 Chunk:

type exp1 = Chunk<[1, 2, 3], 2> // expected to be [[1, 2], [3]]
type exp2 = Chunk<[1, 2, 3], 4> // expected to be [[1, 2, 3]]
type exp3 = Chunk<[1, 2, 3], 1> // expected to be [[1], [2], [3]]

老办法还是要递归,需要一个变量记录当前收集到 Chunk 里的内容,在 Chunk 达到上限时释放出来,同时也要注意未达到上限就结束时也要释放出来。

type Chunk<
  T extends any[],
  N extends number = 1,
  Chunked extends any[] = []
> = T extends [infer First, ...infer Last]
  ? Chunked['length'] extends N
    ? [Chunked, ...Chunk]
    : Chunk
  : [Chunked]

Chunked['length'] extends N 判断 Chunked 数组长度达到 N 后就释放出来,否则把当前数组第一项 First 继续塞到 Chunked 数组,数组项从 Last 开始继续递归。

我们发现 Chunk<[], 1> 这个单测没过,因为当 Chunked 没有项目时,就无需成组了,所以完整的答案是:

// 本题答案
type Chunk<
  T extends any[],
  N extends number = 1,
  Chunked extends any[] = []
> = T extends [infer Head, ...infer Tail]
  ? Chunked['length'] extends N
    ? [Chunked, ...Chunk]
    : Chunk
  : Chunked extends []
  ? Chunked
  : [Chunked]

Fill

实现 Fill,将数组 T 的每一项替换为 N

type exp = Fill<[1, 2, 3], 0> // expected to be [0, 0, 0]

这道题也需要用递归 + Flag 方式解决,即定义一个 I 表示当前递归的下标,一个 Flag 表示是否到了要替换的下标,只要到了这个下标,该 Flag 就永远为 true

type Fill<
  T extends unknown[],
  N,
  Start extends number = 0,
  End extends number = T['length'],
  I extends any[] = [],
  Flag extends boolean = I['length'] extends Start ? true : false
>

由于递归会不断生成完整答案,我们将 T 定义为可变的,即每次仅处理第一条,如果当前 Flagtrue 就采用替换值 N,否则就拿原本的第一个字符:

type Fill<
  T extends unknown[],
  N,
  Start extends number = 0,
  End extends number = T['length'],
  I extends any[] = [],
  Flag extends boolean = I['length'] extends Start ? true : false
> = I['length'] extends End
  ? T
  : T extends [infer F, ...infer R]
  ? Flag extends false
    ? [F, ...Fill]
    : [N, ...Fill]
  : T

但这个答案没有通过测试,仔细想想发现 FlagI 长度超过 Start 后就判定失败了,为了让超过后维持 true,在 Flagtrue 时将其传入覆盖后续值即可:

// 本题答案
type Fill<
  T extends unknown[],
  N,
  Start extends number = 0,
  End extends number = T['length'],
  I extends any[] = [],
  Flag extends boolean = I['length'] extends Start ? true : false
> = I['length'] extends End
  ? T
  : T extends [infer F, ...infer R]
  ? Flag extends false
    ? [F, ...Fill]
    : [N, ...Fill]
  : T

总结

讨论地址是:精读《Flip, Fibonacci, AllCombinations...》· Issue #432 · dt-fe/weekly

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