对于前端初学者而言,这样的一个功能你做出来了那就很好,慢慢的,我们的工作年限越来越长,如果我们还继续那样做,这样,迟早会淘汰。这个时候,就需要对你的项目进行优化。之前讲到过对于react项目的优化 。这更多是针对于单页应用的优化,避免首页时间加载过长,打包文件加载过大,是针对于打包后文件来说的。这篇文章主要是针对于算法相关的代码进行优化,从而是程序的运行速度更快,已达到程序的优化。
算法更多的是针对于数据的增删改查,或许你认为前端涉及不到,如果这样想,那你就错了。前端可能用的不多,但不会涉及不到,同时,了解算法,那么对于以后的职业道路也会有所帮助。
二分查找法 二分查找 在进行查找有序数组 中某一项数据的时候非常有用,可以加快程序的运行速度,尤其是在具有大量数据的时候。
二分查找的原理是从数组的中间开始查找,如果被查找对象刚好就是中间这一项,那直接退出查找。如果被查找对象大于中间,那么所需要的对象是在中间-最后 这一区间,所以有针对于这一区间再次进行二分。如此下去,找到所需要的即可。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 function binarySearch (list, item ) { if (!Array .isArray(list)) return list let low = 0 ; let high = list.length - 1 ; while (low <= high) { let mid = Math .floor((low + high) / 2 ) let midValue = list[mid] if ( midValue == item ) return mid if (midValue < item){ low = mid + 1 } if (midValue > item){ high = mid - 1 } } return -1 }
最后来看看一个具体的效果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 const arr = []for (let i = 0 ; i < 10000 ; i++) { arr.push(i) } const need = 6734 let res;console .time("for" )for (let i = 0 ; i < arr.length; i++) { const ele = arr[i]; if ( ele === need ) { res = i break } } console .log(res);console .timeEnd("for" )console .time("binarySearch" )res = binarySearch(arr, need) console .log(res)console .timeEnd("binarySearch" )
可以看到很明显二分查找比普通的循环遍历快了许多。
可视化链接
https://algorithm-visualizer.org/branch-and-bound/binary-search
时间复杂度 O(\log n)
选择排序 上面讲到的二分查找虽然性能很好,当时有一个必要的条件就是这个list需要是一个有序数组,否则使用二分查找则是不成立的。所以,对于一个无序的数组,我们首先就是需要把它重新排序。选择排序 就是其中一种。
选择排序的原理是从数组中选出一个最大(小)的数,放在另一个数组的开始,然后从剩余数组中继续选择最大(小)的数进行操作,如此重复,直到数组重组。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 function selectSort (list ) { if (!Array .isArray(list)) return list const arr = []; for (let i = list.length - 1 ; i >= 0 ; i--) { const smallestIndex = findSmallest(list) arr.push(list.splice(smallestIndex, 1 )[0 ]) } return arr } function findSmallest (list ) { let smallest = list[0 ] let smallestIndex = 0 for (let i = 0 ; i < list.length; i++) { const ele = list[i]; if (ele < smallest) { smallest = ele smallestIndex = i } } return smallestIndex }