Javascript高性能之递归，迭代，查表法详解及实例
发布时间：01/15 来源： 浏览：
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这篇文章介绍了Javascript高性能之递归，迭代，查表法详解及实例，有兴趣的同学快来看看吧
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
| 代码如下 | |
|
functionfactorial(n) {
if(n == 0) {
return1;
}else{
returnn * factorial(n - 1);
}
}
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递归实现排序
| 代码如下 | |
|
/*
排序且合并数组
*/
functionmyMerge(left, right) {
// 保存最后结果的数组
varres = [];
// 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
returnres.concat(left).concat(right);
}
/*
递归方式
*/
functionrecursion(items) {
if(items.length == 1) {
returnitems;
}
varmiddle = 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
returnmyMerge(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
*/
functioniteration(items) {
if(items.length == 1) {
returnitems;
}
varwork = [];
// 将items成员全部转化成数组，保存到数组中
for(vari = 0, len = items.length; i < len; i++) {
work.push([items[i]]);
}
work.push([]);// 数组长度为奇数时
// 迭代
for(varlim = len; lim > 1; lim = (lim + 1) / 2) {
for(varj = 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
}
returnwork[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。
| 代码如下 | |
|
varcount = 0;
functionfactorial(n) {
console.log("factorial count = "+ count++);
if(n == 0) {
return1;
}else{
returnn * 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
*/
functionmemFactorial(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
returnmemFactorial.cache[n];
}
varf1 = memFactorial(6);
varf2 = memFactorial(5);
varf3 = 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
| 代码如下 | |
|
/*
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
*/
functionmemoize(func, cache) {
// 缓存池
cache = cache || {}; // 没有则新建
varresult =function(arg) {
// console.log("memoize count = " + count++);
if(!cache.hasOwnProperty(arg)) {
cache[arg] = func(arg);
}
};
returnresult;
}
// 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
varmemOpfactorial = memoize(factorial, {"0": 1,"1": 1});
varf1 = memOpfactorial(6);
varf2 = memOpfactorial(5);
varf3 = memOpfactorial(4);
// 结果次数依旧是：18次。因此不推荐使用
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总结
- 谨慎使用递归，以防造成死循环，程序崩溃，或者调用栈溢出；
- 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；
- 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。
