观前须知

• 本文的目的绝非压榨代码性能，本文提供通俗易懂的方法，而不需要深度学习数据结构和算法。
• 具备 Map/Set 的知识储备会有所助益，因为本文的所有示例需要使用它们。
• 对于所有示例，我们都会测评 3 种不同方案： 原生 JS 数组方法（filter/reduce/map 等） Lodash 工具库 Map/Set
• 所有示例均包含性能基准测试，因为除非我们测评跑分，否则性能优化没有任何统计学意义。
• 在大多数跑分中，Lodash 比 Map/Set 有过之而无不及。但我仍会表演 Map/Set 的方案，毕竟我们可能不想安装 Lodash 依赖。
• 我只表演不可变操作，因为我的大部分工作都受益于不可变操作。

元素去重

原生数组方法

代码示例

list.filter((item, pos) => {
  return list.indexOf(item) === pos
})

基准测试

根据基准测试，此代码在处理 10_000 到 100_000 条记录时性能差强人意，超过该阈值则无法接受。

如果此代码在浏览器运行，那么在此期间我们的网站会卡死大约 3 分钟。

Lodash（原始值）

代码示例

_.uniq(list)

基准测试

夭寿啦！一旦高达 1_000_000 条记录，速度就会快近 4_000 倍！Lodash 绝对是正确的打开方式。

Lodash（非原始值）

上述优化性能惊人，但能且仅能用于原始值（字符串、数字、布尔值等）。

如果我们想基于属性实现元素唯一性，那该怎么办呢？

代码示例

_.uniqBy(list, comparator)

基准测试

虽然性能降低了一点点，但测评跑分仍低于 毫秒！

Set（原始值）

代码示例

;[...new Set(list)]

Set 的方案简单粗暴，这能奏效，因为 Set 能且仅能接受唯一值。

基准测试

测评跑分和 Lodash 平分秋色！现在我们可以把 Lodash 删了吧！

Map（原始值）

如果我们用非原始值测评上述例子，这无法奏效，因为 Set 能且仅能识别原始值的唯一性。此乃 Map 的用武之地！

代码示例

new Map(list.map(item => [extractKey(item), item])).values()

Map 的工作机制与 Set 类似，因为键值必须唯一，虽然但是，它们的键会映射到值！

基准测试

测评跑分比 Lodash 慢了 2 倍。

虽然但是，如果我们想避免非必要的依赖，私以为这种性能也差强人意。

双列表比较

原生数组方法

代码示例

当我百度一下“JS 中的数组比较”时，StackOverflow 上爆料的首个答案是：

let difference = arr1.filter(x => !arr2.includes(x))

基准测试

测评跑分完全达咩。100_000 条记录一共需要 秒，速度慢如龟速。

但一旦达到 1_000_000，就耗时将近一小时。让我们瞄一下其他方案能否成功优化。

Lodash（原始值）

代码示例

_.difference(arr1, arr2)

基准测试

舒服了。即使有 1_000_000 条记录，我们连一秒钟都不需要！

Lodash（非原始值）

代码示例

举一反一，如果我们在非原始值的情况下测评跑分，它不再奏效。

幸运的是，Lodash 提供了解决方案。

_.differenceBy(arr1, arr2, comparator)

基准测试

测评跑分慢了 毫秒，但性能仍对原生数组方法“降维打击”。

Set（原始值）

代码示例

const arr2Set = new Set(arr2)

arr1.filter(x => !arr2Set.has(x))

基准测试

举一反一，测评跑分比 Lodash 慢，但比原生数组方法快。

此方案比使用原生数组方法更快，是因为 Set.has 能奏效。Set 在存值时会计算其哈希值，并将该值存储在该键下。

这使得读写一个值需要 O(1) 时间复杂度，而 Array.includes 需要 O(n) 时间复杂度。

简直酷毙了，对不？

Map（非原始值）

代码示例

const arr2Set = new Map(arr2.map(x => [extractKey(x), x]))

arr1.filter(x => !arr2Set.has(extractKey(x)))

基准测试

这是第一个突破 1 秒标记的优化。

测评跑分仍比原生方法更快，但 2 倍的速度提升可能使得在项目中导入 Lodash 变得物有所值。

按属性合并列表

此操作采用 2 个具有共同属性的列表，并返回包含这些匹配对象的对象列表。

粉丝请注意：对于此操作，我们基于以下假设：

• 两个列表长度相同。
• 任一列表中都具有重复属性的元素。
• 每个列表中的每个元素在另一个列表中都有对应的元素。

原生 JS 方法（map/find）

代码示例

listB.map(b => ({
  b: b,
  a: listA.find(a => a[aProperty] === b[bProperty])
}))

基准测试

梅开二度，使用 JS 数组方法又变慢了。

原生 JS 方法（reduce/map）

在为此操作的 Map/Set 版本进行基准测试时，我发现了另一种更高效的方案，来使用原生数组方法执行此操作。

代码示例

const listAMapById = listA.reduce((acc, a) => {
  return Object.assign(acc, { [a[aProperty]]: a })
}, {})

listB.map(b => ({
  b: b,
  a: listAMapById[b[bProperty]]
}))

在此示例中，我们将其中一个列表处理为一个对象，然后在查找另一个列表的对象时索引到该列表。

基准测试

夭寿啦！使用原生 JS 数组方法，这一次并没有慢得令人窒息！

Lodash

代码示例

_.mergeWith(_.sortBy(listA, aProperty), _.sortBy(listB, bProperty), (a, b) => ({
  a,
  b
}))

我无法找到 Lodash 提供的开箱即用的方法，但我有一个大胆的想法。如果不满足上述任何假设，那么该方法也爱莫能助。

基准测试

令人喵瞪狗呆的是，使用 Lodash 并不能吊打原生 JS 数组的性能！

这可能因为，在实际将两个数组合并之前，需要对它们排序造成的。

Map

代码示例

const listAMapByProperty = new Map(listA.map(a => [a[aProperty], a]))

listB.map(b => ({
  b,
  a: listAMapByProperty.get(b[bProperty])
}))

基准测试

这次原生方法可能击败了 Lodash，但在此情况下，使用 Map 似乎是其中最快的。

高能总结

这些是我在这些基准测试中收获的东东。

使用 Lodash 是最快的（大多数情况下）

运行这些基准测试后，我阅读了我使用的 Lodash 方法的源码。

大多数情况下，Lodash 使用 Map 和 Set 来获得这种性能。

虽然但是，Lodash 也进行了为微调，挤出了额外的性能优势。

因此，如果性能对您而言兹事体大，且您不介意导入 npm 包，那么如果您正在处理包含海量元素的数据，您可以优先使用 Lodash。

然而情况并非总是如此，因此粉丝请务必深度学习多种方案，运行基准测试。

您不需要 Lodash 来获得优秀的性能

虽然 Lodash 是最快的，但如果没有 Lodash，我们也有其他无限逼近其速度的技术方案。

Map/Set 都棒棒哒！

运行所有基准测试后，我肯定会开始在代码中更多地使用 Set/Map。

它们不仅速度惊人，而且有手就行，并提供了良好的 API 来操作。

JS 数组方法对于少量数据而言足够快。

如果运行的数组的元素数量不超过 10_000，那可能不需要过早的性能优化。

我进行基准测试的所有操作，在该体量的数据集上执行的时间都超过 毫秒。