„for...in' vs. „for...of' in JavaScript:

PHPz
Freigeben: 2024-08-31 06:34:07
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`for...in` vs. `for...of` in JavaScript:

Daten spielen eine entscheidende Rolle im Gesundheitswesen. Von der Verfolgung von Vitalfunktionen bis zur Analyse von Leistungsmetriken verlassen sich Ärzte häufig auf Algorithmen, um riesige Datenmengen zu durchsuchen. In JavaScript kann sich die Wahl zwischen der Verwendung von for...in und for...of auf die Effizienz dieser Algorithmen auswirken, insbesondere wenn es um aufzählbare Eigenschaften und große Datensätze geht.

Die Grundlagen: für...in und für...von

Beginnen wir mit einem kurzen Überblick.

  • for...in: Diese Schleife iteriert über alle aufzählbaren Eigenschaften eines Objekts. Dazu gehören Eigenschaften, die Teil des Objekts selbst sind, sowie solche, die über die Prototypenkette geerbt werden.

  • for...of: Diese Schleife wurde in ECMAScript 6 (ES6) eingeführt und iteriert über die Werte einesiterierbarenObjekts (wie Arrays, Strings, Maps, Sets usw.). Es umfasst keine Eigenschaften, die nicht aufzählbar sind.

Szenario 1: Verfolgung der Vitalfunktionen von Sportlern mit Sparse Arrays

Stellen wir uns ein Szenario vor, in dem ein Arzt die Vitalfunktionen eines Sportlers über einen bestimmten Zeitraum überwacht. Angenommen, die gesammelten Daten werden in einem spärlichen Array gespeichert, in dem nur bestimmte Indizes ausgefüllt sind, die unregelmäßige Datenerfassungszeiten darstellen.

let vitalSigns = [75, , , 80, , 72]; // Sparse array where some data points are missing
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  • Verwendung für...in:

Wenn Sie for...in zum Durchlaufen dieses Arrays verwenden, durchläuft es alle aufzählbaren Eigenschaften, einschließlich derjenigen, die leer sind:

for (let index in vitalSigns) { console.log(\`Index: ${index}, Value: ${vitalSigns[index]}\`); }
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Ausgabe:

Index: 0, Value: 75 Index: 3, Value: 80 Index: 5, Value: 72
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Hier iteriert for...in nur über die Indizes mit Werten und überspringt effektiv die undefinierten Werte. Dies kann wünschenswert sein, wenn man sich auf vorhandene Datenpunkte konzentriert, aber es könnte auch das Fehlen von Daten verschleiern – ein entscheidender Gesichtspunkt in der Gesundheitsdiagnostik, wo fehlende Daten genauso wichtig sein können wie die Daten selbst.

  • Verwendung für...von:

Andererseits iteriert for...of direkt über die Werte, einschließlich undefinierter Werte, falls vorhanden:

for (let value of vitalSigns) { console.log(\`Value: ${value}\`); }
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Ausgabe:

Value: 75 Value: undefined Value: undefined Value: 80 Value: undefined Value: 72
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In diesem Fall hilft es bei der Identifizierung fehlender Datenpunkte, die für einen Arzt bei der Diagnose eines Sportlers von entscheidender Bedeutung sein können. Wenn beispielsweise bestimmte Vitalwerte fehlen, könnte dies auf ein Problem mit der Überwachungsausrüstung oder auf die Notwendigkeit einer weiteren Untersuchung des Zustands des Sportlers während dieser Zeit hinweisen.

Szenario 2: Analyse von Diagnosedaten mit benutzerdefinierten Eigenschaften

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Diagnosedaten in einem Objekt gespeichert werden, mit zusätzlichen Eigenschaften, die Kontext bereitstellen, wie z. B. die Tageszeit oder die Art der vom Sportler ausgeführten Aktivität.

let diagnostics = { heartRate: [70, 75, 80], bloodPressure: [120, 125, 130], timeOfDay: "morning", // Custom property not part of the core data activityType: "running" // Another custom property };
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  • Verwendung für...in:

Beim Durchlaufen dieses Objekts mit for...in durchläuft die Schleife alle aufzählbaren Eigenschaften, einschließlich derjenigen, die nicht direkt Teil der Kerndiagnosedaten sind:

for (let key in diagnostics) { console.log(\`Key: ${key}, Value: ${diagnostics[key]}\`); }
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Ausgabe:

Key: heartRate, Value: 70,75,80 Key: bloodPressure, Value: 120,125,130 Key: timeOfDay, Value: morning Key: activityType, Value: running
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Dies kann nützlich sein, wenn Sie neben den Daten auch den Kontext berücksichtigen müssen. Wenn Sie jedoch nur an den wichtigsten diagnostischen Messwerten (Herzfrequenz und Blutdruck) interessiert sind, kann dies zu einer unnötigen Komplexität Ihres Algorithmus führen.

  • Verwendung für...von:

Wenn Sie die Diagnosedaten in ein Array von Werten oder Einträgen konvertieren, können Sie for...of verwenden, um sich nur auf die Daten zu konzentrieren, die Sie benötigen:

let diagnosticData = Object.values(diagnostics).slice(0, 2); // Only heartRate and bloodPressure for (let values of diagnosticData) { console.log(\`Values: ${values}\`); }
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Ausgabe:

Values: 70,75,80 Values: 120,125,130
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Hier ermöglicht Ihnen for...of, sich auf die Daten zu konzentrieren, ohne von den zusätzlichen Eigenschaften abgelenkt zu werden. Dies ist so, als würde sich ein Arzt während einer Diagnose ausschließlich auf die wesentlichen Messwerte konzentrieren und irrelevante Informationen herausfiltern, um eine genauere Beurteilung vorzunehmen.

Überlegungen zur Zeitkomplexität: Sparse Arrays und aufzählbare Eigenschaften

Bei Gesundheitsalgorithmen steht Effizienz oft im Vordergrund, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen. Die Wahl zwischen for...in und for...of kann die zeitliche Komplexität Ihres Algorithmus beeinflussen.

  • Sparse Arrays: Mit for...in überspringt die Schleife fehlende Indizes, was sie möglicherweise schneller macht, wenn es um spärliche Arrays geht. Dieses Überspringen kann jedoch auch dazu führen, dass bestimmte Datenlücken übersehen werden, was je nach Diagnosebedarf wünschenswert sein kann oder auch nicht.

  • Aufzählbare Eigenschaften: for...in durchläuft alle aufzählbaren Eigenschaften, einschließlich der geerbten. Wenn Sie nicht vorsichtig sind, kann dies zu unerwartetem Verhalten führen, insbesondere bei komplexen Objekten, bei denen einige Eigenschaften für die Kerndiagnosedaten möglicherweise nicht relevant sind. Hier könnte for...of eine sauberere, vorhersehbarere Iteration bieten, die sich ausschließlich auf die Datenwerte konzentriert.

In both cases, the decision on which loop to use should be informed by the specific requirements of your algorithm. Are you looking to process data efficiently and skip over irrelevant properties, or do you need to ensure that every potential piece of information is considered, even if it adds to the complexity?

Leveraging TypeScript for Clearer Data Structures

While JavaScript provides flexibility, introducing TypeScript can offer an additional layer of clarity, particularly in complex scenarios where distinguishing between core diagnostic data and additional context is crucial.

Bonus Insight

Defining Core vs. Non-Core Diagnostic Data

TypeScript allows you to explicitly define what constitutes core diagnostic data versus non-core data through interfaces, making your code more predictable and easier to work with.

interface DiagnosticData { heartRate: number[]; bloodPressure: number[]; } interface AthleteDiagnostic extends DiagnosticData { timeOfDay: string; activityType: string; }
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Example: Using Interfaces for Clarity

  • The DiagnosticData interface clearly defines the core data—heart rate and blood pressure—that are essential for diagnosing an athlete.
  • The AthleteDiagnostic interface extends this by adding non-core data, such as timeOfDay and activityType, which provide valuable context but are not part of the core diagnostic process.

This separation ensures that when you’re working with an AthleteDiagnostic object, it’s immediately clear which data points are central to the diagnosis and which are supplementary. This clarity is crucial in healthcare, where misinterpreting data can lead to incorrect conclusions.

Your Choice

Choosing between for...in and for...of in JavaScript is akin to selecting the right diagnostic tool in a clinician’s repertoire. Each has its strengths, whether you’re dealing with sparse arrays or objects with enumerable properties. In healthcare, where data accuracy and efficiency are critical—especially when diagnosing athletes—understanding these differences can help you build more effective algorithms that lead to better outcomes for patients.

Incorporating TypeScript into your JavaScript projects can further enhance clarity by clearly defining core versus non-core diagnostic data, making your code safer, more maintainable, and better suited for complex healthcare applications.

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Quelle:dev.to
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