JavaScript極速狂飆:大容量字元型數組的快速檢索

來源:互聯網
上載者:User
javascript|數組     JavaScript 在大容量數組的迴圈方面效率不盡人意,我曾經做過一個比對,與VBS的數組相比較,VBS的數組迴圈速度大致比JS要快一個數量級。JS數組在一般的編程當中我們也不會太去注意它的效率問題:才幾十個元素的數組效率即使差點你也看不出來,但節點量一大,比如幾千、比如上萬個節點量的數組迴圈,那效率問題就成了首要考慮解決的問題了。大容量數組的檢索大致有以下幾個應用:select做combo box時的快速匹配、樹的查詢、表格table排序或者檢索等。

    下面我來做一個測試,首先我先建立一個大容量的數組:

    <SCRIPT LANGUAGE="JavaScript">
    var n = 100000; //數組的最大容量
    var a = new Array();
    for(var i=0; i<n; i++)
    {
      a[i] = Math.random() +"";
    }
    </SCRIPT>

    這樣我就建立了一個長度為 100000 的字元型數組,然後我再檢索字串以 0.9999 開始的字串,並存入另一個數組中。

    <SCRIPT LANGUAGE="JavaScript">
    var n = 100000; //數組的最大容量
    var a = new Array();
    for(var i=0; i<n; i++)
    {
      a[i] = Math.random() +"";
    }

    var begin = new Date().getTime();
    var b = new Array();
    for(var i=0; i<n; i++)
    {
      if(a[i].indexOf("0.9999")==0)
      {
        b[b.length] = a[i];
      }
    }
    document.write("數組長度:"+ n);
    document.write("<br>傳統迴圈法耗時 "+ (new Date().getTime() - begin)
    +" 毫秒!檢索的結果:<strong title='"+ b.join("")
    +"'>檢索到 "+ b.length +" 個記錄!</strong>");
    </SCRIPT>

    這步操作我這裡耗時都在2800毫秒左右,說明一下,這裡的迴圈非常簡單,只有一個 if 判斷和一個賦值操作,非常簡單,若這裡的判斷稍微複雜一些那它的耗時將是數量級的增大。那麼對於這種問題有什麼好的最佳化方案嗎?答案當然是有的,否則我開這個貼子說的全是費話了。但是對於這個問題不能再使用我們的傳統思維來最佳化,因為在傳統的思維裡已經找不出再好的寫法了。

    解決的方案就是:先把數組join()成一個大字串,然後用Regex對這個大字串進行匹配檢索。這個方法算是我的個人獨創吧,在我寫樹的過程中想出的歪招,不過效率真的不賴。這個最佳化方案需要有一定的Regex功底。

<input id="count" value="50000" size="7" maxlength="6">
<input type="button" value="數組初始華" ><br>
<input type="button" value="傳統迴圈" >
<input type="button" value="正則匹配" >
<div id="txt"></div>

<SCRIPT LANGUAGE="JavaScript">
var txt = document.getElementById("txt");
var a = new Array();

function array_init()
{
    var n = parseInt(document.getElementById("count").value);
    a.length = 0;
    for(var i=0; i<n; i++)
    {
      a[i] = Math.random() +"";
    }
    return "數組長度:"+ n;
}

function method_for()
{
    var n = a.length;
    var begin = new Date().getTime();
    var b = new Array();
    for(var i=0; i<n; i++)
    {
      if(a[i].indexOf("0.9999")==0)
      {
        b[b.length] = a[i];
      }
    }
    return ("<br>傳統迴圈法耗時 "+ (new Date().getTime() - begin)
    +" 毫秒!檢索的結果:<strong title='"+ b.join("")
    +"'>檢索到 "+ b.length +" 個記錄!</strong>");
}

function method_regexp()
{
    var begin = new Date().getTime();
    var b = new Array();
    var s = a.join("\x0f");
    var r = new RegExp().compile("0\\.9999\\d+", "g");
    b = s.match(r);   s = "";
    return ("<br>正則匹配法耗時 "+ (new Date().getTime() - begin)
    +" 毫秒!檢索的結果:<strong title='"+ b.join("")
    +"'>檢索到 "+ b.length +" 個記錄!</strong>");
}
</SCRIPT>

    大家可以測試一下,上面兩種方法之間的效率到底相差多少!代碼是死的,人是活的,換一種思維換一種模式,效率將大相徑庭。

    這一招我是花了好多腦筋才想出來的招,真有點捨不得放出來,現在就拿它恭賀大家2006新的一年的開始吧。



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