Javascript 高性能之递归,迭代,查表法详解及实例

Javascript 高性能之递归,迭代,查表法详解

递归

概念:函数通过直接调用自身,或者两个函数之间的互相调用,来达到一定的目的,比如排序,阶乘等

简单的递归

阶乘

function factorial(n) {

if (n == 0) {

return 1;

} else {

return n * factorial(n - 1);

}

}

递归实现排序

/*

排序且合并数组

*/

function myMerge(left, right) {

// 保存最后结果的数组

var res = [];

// 有一个数组结束了就结束排序,一般情况下,两个数组长度应该保持一样

while (left.length > 0 && right.length > 0) {

if ( left[0] < right[0] ) {

// 把left第一个成员删除,存储到新数组res中

res.push(left.shift());

} else {

res.push(right.shift());

}

}

// 如果还有剩余直接合并到新数组

return res.concat(left).concat(right);

}

/*

递归方式

*/

function recursion(items) {

if (items.length == 1) {

return items;

}

var middle = Math.floor(items.length / 2),

left = items.slice(0, middle), // 取数组前半部分

right = items.slice(middle); // 取数组后半部分

// 递归排序

return myMerge(recursion(left), recursion(right));

}

迭代

每个浏览器对递归都有调用栈上限的问题,且如果不小心使用也很容易造成死循环导致程序崩溃。如果考虑到性能问题,可以使用迭代来代替递归,因为运行循环总比反复调用函数的开销少很多

/*

迭代方式,不使用递归,可以避免出现栈溢出问题

*/

function iteration(items) {

if (items.length == 1) {

return items;

}

var work = [];

// 将items成员全部转化成数组,保存到数组中

for (var i = 0, len = items.length; i < len; i++) {

work.push([items[i]]);

}

work.push([]); // 数组长度为奇数时

// 迭代

for (var lim = len; lim > 1; lim = (lim + 1) / 2) {

for (var j = 0, k = 0; k < lim; j++, k+=2) {

work[j] = myMerge(work[k], work[k + 1]);

}

work[j] = []; // 数组长度为奇数时

}

return work[0];

}

/* 迭代过程分析

假设: var test = [1, 3, 9, 7, 4, 8, 6, 5, 0, 2]; // len == 10

work = [[1], [3], [9], [7], [4], [8], [6], [5], [0], [2], []]; // len == 11;

// 迭代(二分法)

a) lim: 11 > 1

1) k = 0, work[0] = myMerge([1], [3]) ==> work[0] = [1, 3]

2) k = 2, work[1] = myMerge([9], [7]) ==> work[1] = [7, 9]

3) k = 4, work[2] = myMerge([4], [8]) ==> work[2] = [4, 8]

4) k = 6, work[3] = myMerge([6], [5]) ==> work[3] = [5, 6]

5) k = 8, work[4] = myMerge([0], [2]) ==> work[4] = [0, 2]

> 在后面添加个空数组是为了数组长度为奇数时的情况,能有个对象做比较,否则会出现越界错误

b) lim: 6 > 1, work = [[1,3], [7,9], [4,8], [5,6], [0,2], []];

1) k = 0, work[0] = myMerge([1,3], [7,9]) ==> work[0] = [1, 3, 7, 9]

2) k = 2, work[1] = myMerge([4,8], [5,6]) ==> work[1] = [4, 5, 6, 8]

3) k = 4, work[2] = myMerge([0,2], []) ==> work[2] = [0,2]

> 最后一个[]会被myMerge函数给合并,所以不用担心添加的空数组对后续产生影响

c) lim: 3 > 1, work = [[1, 3, 7, 9], [4, 5, 6, 8], [0, 2], []];

1) k = 0, work[0] = myMerge([1, 3, 7, 9], [4, 5, 6, 8]) ==> work[0] = [1,3,4,5,6,7,8,9]

2) k = 2, work[1] = myMerge([0, 2], []) ==> work[1] = [0, 2]

d) lim: 2, work = [[1,3,4,5,6,7,8,9], [0,2], []];

1) k = 0, work[0] = myMerge([1,3,4,5,6,7,8,9], [0,2]) ==> work[0] = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

> 至此排序整个过程全部完成

// 关键点

a) 将数组中的每个元素数组化,以便后续存放已经排好序的元素

b) k的取值,k+=2, 每次取两个数组进行比较,形成一个新的数组

c) 一定要在比较完之后附加空数组,否则会在数组个数为奇数个的时候出现访问越界错误

d) 最外层循环的lim的取值, lim = (lim + 1) / 2即原数组长度的一半,作为内循环终止的条件

*/

递归优化,查表法-Memoization(记忆): 函数可以用对象去记住先前操纵的成果,从而能避免无谓的运算

避免重复工作,将执行过的运算或操作,缓存起来,如果后续有相同的操作可直接从缓存中查找,没有则进行递归,可大大减少递归的工作量,提高性能。

var count = 0;

function factorial(n) {

console.log("factorial count = " + count++);

if (n == 0) {

return 1;

} else {

return n * factorial(n - 1);

}

}

// var f1 = factorial(6);

// var f2 = factorial(5);

// var f3 = factorial(4);

// >>>>> 结果是函数被调用了:18次

/*

递归优化:查表法,通过缓存

*/

function memFactorial(n) {

console.log("memFactorial count = " + count++);

// JS中函数即可视为一个对象,所以可以直接通过函数名+点语法给此对象添加属性

if (!memFactorial.cache) {

memFactorial.cache = {

"0": 1,

"1": 1

};

}

// hasOwnProperty(n)可以判断对象中是否存在该属性,不会查找原型(但是"in"会先查实例再原型)

if (!memFactorial.cache.hasOwnProperty(n)) {

// 缓存中不存在的情况下再进行递归,并且将新数组缓存起来

memFactorial.cache[n] = n * memFactorial(n - 1);

}

// 最终数据都可以在缓存中找到

return memFactorial.cache[n];

}

var f1 = memFactorial(6);

var f2 = memFactorial(5);

var f3 = memFactorial(4);

// >>>>> 结果是函数被调用了:只有8次,大大的减少了函数被调用的次数

Memoization通用版,但不建议使用,建议自己手动在普通版中实现函数内容

通用版需要缓存特定参数的函数调用结果,即,传入的参数不同,调用函数的时候,其结果需要缓存起来

/*

递归优化通用版,性能不如普通版,需要缓存每次调用结果, 即内部函数

*/

function memoize(func, cache) {

// 缓存池

cache = cache || {}; // 没有则新建

var result = function(arg) {

// console.log("memoize count = " + count++);

if (!cache.hasOwnProperty(arg)) {

cache[arg] = func(arg);

}

};

return result;

}

// 使用

// 将阶乘函数缓存起来

// 只是优化了cache的通用性,但损失了一部分性能

var memOpfactorial = memoize(factorial, {"0": 1, "1": 1});

var f1 = memOpfactorial(6);

var f2 = memOpfactorial(5);

var f3 = memOpfactorial(4);

// 结果次数依旧是:18次。因此不推荐使用

总结

  1. 谨慎使用递归,以防造成死循环,程序崩溃,或者调用栈溢出;
  2. 学会使用迭代来替代递归,可以避免递归调用栈或死循环问题出现;
  3. 查表法,递归的优化版:Memoization减少重复工作,提升性能。但不推荐使用通用版,相比普通版会损失部分性能。

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