Vous avez peut-être vu le code utilisant Array.prototype.filter() et Array.prototype.map() pour modifier et supprimer la valeur dans les données Array en Javascript
Par exemple :
[1,2,3] .map((mapped) => mapped + 1) .filter((filtered) => filtered > 1)
Je me suis toujours demandé si un tel chaînage de méthodes itère la valeur du tableau à chaque itération ou si le moteur v8 optimise peut-être l'opération en effectuant une agrégation de données sous le capot.
J'ai donc mené une petite recherche.
Utilisation de console.time et console.timeEnd et mesure du temps d'exécution moyen 10 fois avec et sans chaîne de méthodes.
J'ai utilisé le navigateur Chrome pour l'enquête.
console.time('Filter Execution Time') // YOUR CODE console.timeEnd('Filter Execution Time')
- | Method Chain(A) | No Method Chain(B) | Aggregate Logic(C) |
---|---|---|---|
Iterate 10000000 values | 4656 ms | 4733 ms | 169 ms |
Iterate 100000 values | 27 ms | 24 ms | 4 ms |
Comme vous pouvez le voir, le résultat avec/sans Method Chain n'a pas révélé beaucoup de différence, tandis que la logique d'agrégation a donné des résultats plus rapides.
Code-A. Utilisez le chaînage de méthodes avec map() et filter()
console.time('Filter Execution Time') const result = new Array() .fill(1).map((e) => e + 1) .filter((e) => e !== 1) console.timeEnd('Filter Execution Time')
Code-B. Séparez map() et filter() (pas de chaînage de méthodes)
console.time('Filter Execution Time') const mapResult = new Array().fill(1).map((e) => e + 1) const result = mapResult.filter((e) => e !== 1) console.timeEnd('Filter Execution Time')
Code-C. Logique globale
console.time('Filter Execution Time') const result = [] new Array().fill(1).forEach((e) => { if (e !== 1) result.push(e) }) console.timeEnd('Filter Execution Time')
Pour ceux qui le pensent, j'ai créé le graphique à chaque nombre d'itérations de 100 à 100 000 selon le modèle de code A, B et C en comptant le temps moyen en millisecondes en 10 fois, comme ci-dessus.
Il n'y a pas beaucoup de différence lorsque le nombre d'itérations n'est pas grand, comme 100 à 1 000 de toute façon.
Cela aura de l'importance lorsque le nombre d'itérations augmentera de façon exponentielle, par exemple 1 000 000.
Method Chaining n'agrège pas l'opération alors que la différence des résultats se creuse à mesure que le nombre d'itérations augmente de façon exponentielle.
Par conséquent, je pense qu'il est juste de dire que lorsque le nombre d'itérations est petit, il est possible d'utiliser la chaîne de méthodes pour bénéficier de l'avantage de sa maniabilité, en revanche, si vous traitez un grand nombre de données, vous devriez considérez attentivement l'algorithme sans la chaîne de méthodes.
Merci d'avoir lu !
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