1.正序和倒序,倒序循环是编程语言中常用的性能优化方法
通常不会感觉到性能差异,但是在数据量很大时中,比如下面的代码:
var arr=[]
for (var i = 0; i < 1000000; i++) {
arr[i] = i;
}
var start = +new Date();
for (var j = 0; j < arr.length; j++) {
arr[j] = j;
}
console.log("for正序序循环耗时:%s ms", Date.now() - start);
var start = +new Date();
for (var j = arr.length-1; j>-1; j--) {
arr[j] = j;
}
console.log("for倒序循环耗时:%s ms", Date.now() - start);
var start = +new Date();
arr.forEach((v,index)=>{
v=index
})
console.log("foreach循环耗时:%s ms", Date.now() - start);
经测试,
循环1万次,输出:
for正序序循环耗时:1 ms
for倒序循环耗时:1 ms
foreach循环耗时:1 ms
循环10万次,输出:
for正序序循环耗时:5 ms
for倒序循环耗时:3 ms
foreach循环耗时:2 ms
循环1百万次,输出:
for正序序循环耗时:20 ms
for倒序循环耗时:5 ms
foreach循环耗时:21 ms
循环1千万次,输出;
for正序序循环耗时:176 ms
for倒序循环耗时:25 ms
foreach循环耗时:217 ms
2.如果缓存数组长度
var arr=[]
for (var i = 0; i < 10000000; i++) {
arr[i] = i;
}
var start = +new Date();
for (var j = 0; j < length; j++) {
arr[j] = j;
}
console.log("for正序序循环耗时:%s ms", Date.now() - start);
var start = +new Date();
for (var j = length-1; j>-1; j--) {
arr[j] = j;
}
console.log("for倒序循环耗时:%s ms", Date.now() - start);
把之前的arr.length换成length,输出:
for正序序循环耗时:0 ms
for倒序循环耗时:0 ms
性能得到了很大提升。
总结:
1.大数据量循环,尽量用倒序排序,至于倒序为什么性能更好,有知道的可以留言
2.for和foreach的性能相近,在数据量很大,比如一千万时,foreach因为内部封装,比for更耗时
3.减少对象成员和数组项的查找,比如缓存数组长度,避免每次查找数组 length 属性