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《前端算法系列》如何让前端代码速度提高 60 倍

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徐小夕
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发布于: 2020 年 12 月 12 日
《前端算法系列》如何让前端代码速度提高60倍

今天的问题从排序算法入手,来讲解如何根据业务需求,结合金典的算法,来实现 js 高性能开发。


情景

老板让小明给公司的 20000+条数据排个序,但是由于排序的操作会频繁发生,如果操作执行的时间很慢,则会严重降低用户体验,听到这条噩耗后小明开始了代码。

1.毫无违和感的排序算法小明根据需求,思考了一会,写下了如下算法:

/** * max排序 * @param {*} arr  * 耗时:760ms */ function maxSort(arr) {     let result = [...arr];     for(let i=0,len=result.length; i< len; i++) {        let minV = Math.min(...result.slice(i))        let pos = result.indexOf(minV,i)        result.splice(pos, 1)        result.unshift(minV)     }     return result.reverse() }复制代码
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自信的小明陶醉在自己的算法中,准备测试一下性能,

/* * @Author: Mr Jiang.Xu  * @Date: 2019-06-11 10:25:23  * @Last Modified by: Mr Jiang.Xu * @Last Modified time: 2019-06-13 21:03:59 * @desc 测试函数执行的时间 */
const testArr = require('./testArr');module.exports = async function getFnRunTime(fn) { let len = testArr.length; let startTime = Date.now(), endTime; let result = await fn(testArr); endTime = Date.now(); console.log(result); console.log(`total time:${endTime-startTime}ms`, 'test array\'length:' + len, result.length );}复制代码
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运行该测试函数后,耗时 760ms,小明觉得还不错,放到项目中后,第一次操作还好,连续操作了几次后,页面明显卡顿。。。(求此时小明心里的阴影面积)

2.冒泡排序

小明不甘心,在网上查找相关资料后,写下了如下冒泡排序代码:

/**  * 置换函数  * @param {源数组} arr   * @param {原数组的A项} indexA   * @param {原数组的B项} indexB   */ function swap(arr, indexA, indexB) {    [arr[indexA], arr[indexB]] = [arr[indexB], arr[indexA]]; }
/** * 原始冒泡排序 * @param {数组} arr * 耗时:377ms */ function bubbleSort1(arr) { for (let i = arr.length - 1; i > 0; i--) { for (let j = 0; j < i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { swap(arr, j, j + 1); } } } return arr; }复制代码
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测试后耗时 377ms,完美,小明放到项目中测试,频繁排序还是会有点卡顿,能不能再优化一下呢?思考许久之后,小明完善了冒泡排序:

/** * 利用索引优化后的冒泡排序 * @param {数组} arr  * 耗时:350ms */ function bubbleSort2(arr) {    let i = arr.length - 1;
while (i > 0) { let pos = 0;
for (let j = 0; j < i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { pos = j; swap(arr, j, j + 1); } } i = pos; }
return arr;}复制代码
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根据缓存索引位置来提高排序性能,时间节约了 20ms,但收益很小。小明开始和自己过不去了,在维基百科上继续查找,最后发现了一个方法:

/** * 在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡 , * 一次可以得到两个最终值(最大和最小),  * 从而使外排序趟数大概减少了一半 * @param {*} arr  * 耗时:312ms */function bubbleSort3(arr) {    let start = 0;    let end = arr.length - 1;      while (start < end) {      let endPos = 0;      let startPos = 0;      for (let i = start; i < end; i++) {        if (arr[i] > arr[i + 1]) {            endPos = i;            swap(arr, i, i + 1);        }      }      end = endPos;      for (let i = end; i > start; i--) {        if (arr[i - 1] > arr[i]) {          startPos = i;            swap(arr, i - 1, i);        }      }      start = startPos;    }      return arr;  }复制代码
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通过在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡,小明把时间又降低了 38ms,不错~


再次推荐大家有事多上上维基百科,总有一款适合你。

3.插入排序

在收入小规模胜利后,小明膨胀了,狂言要把排序时间降低到 100ms 一下,于是后又安利了如下算法:


/**   * 插入排序 -- 基础版   * @param {*} arr    * 耗时:897ms   */  function insertionSort(arr) {    for (let i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {      const temp = arr[i];      let preIndex = i - 1;        while (arr[preIndex] > temp) {        arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];        preIndex -= 1;      }      arr[preIndex + 1] = temp;    }      return arr;  }复制代码
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897ms,小明留下了没技术的泪水。


最后小明拿出了这个看家本领,查到了二分搜索,最后改造后代码入下:


/**   * 改造二分查找,查找小于value且离value最近的值的索引   * @param {*} arr    * @param {*} maxIndex    * @param {*} value    */  function binarySearch1(arr, maxIndex, value) {    let min = 0;    let max = maxIndex;        while (min <= max) {      const m = Math.floor((min + max) / 2);        if (arr[m] <= value) {        min = m + 1;      } else {        max = m - 1;      }    }      return min;  }
/** * 使用二分法来优化插入排序 * @param {*} arr * 耗时:86ms */function insertionSort1(arr) { for (let i = 1, len = arr.length; i < len; i++) { const temp = arr[i]; const insertIndex = binarySearch1(arr, i - 1, arr[i]);
for (let preIndex = i - 1; preIndex >= insertIndex; preIndex--) { arr[preIndex + 1] = arr[preIndex]; } arr[insertIndex] = temp; }
return arr;}复制代码
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完美,只用了 86ms!小明激动的站了起来,还拍了下桌子,全然无视观众的眼光。


小明已经满足的不要不要的了,对 86ms 相当满意,老板也对他刮目想看。


4.希尔排序

难道就没有提升的余地了么?进过调查研究表明,是有更优的方案的:

/** * 希尔排序 * 核心:通过动态定义的 gap 来排序,先排序距离较远的元素,再逐渐递进 * @param {*} arr  * 耗时:15ms */function shellSort(arr) {    const len = arr.length;    let gap = Math.floor(len / 2);      while (gap > 0) {      // gap距离      for (let i = gap; i < len; i++) {        const temp = arr[i];        let preIndex = i - gap;          while (arr[preIndex] > temp) {          arr[preIndex + gap] = arr[preIndex];          preIndex -= gap;        }        arr[preIndex + gap] = temp;      }      gap = Math.floor(gap / 2);    }      return arr;  }复制代码
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耗时 15ms,膜拜。

5.归并排序

/** * 归并排序 * @param {*} arr  * 耗时 30ms */function concatSort(arr) {  const len = arr.length;
if (len < 2) { return arr; }
const mid = Math.floor(len / 2); const left = arr.slice(0, mid); const right = arr.slice(mid);
return concat(concatSort(left), concatSort(right));}
function concat(left, right) { const result = [];
while (left.length > 0 && right.length > 0) { result.push(left[0] <= right[0] ? left.shift() : right.shift()); }
return result.concat(left, right);}复制代码
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耗时 30ms,也想当优秀。还有没有更快的方法呢?答案是有的,但是会涉及到比较高僧的数学知识,放弃吧,孩子。。。


接下来会推出更多优秀的算法,敬请期待哦~, 微信搜索 趣谈前端, 学习更多前端进阶实战知识.


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前端架构师,致力于前端工程化,可视化 2020.08.08 加入

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