《前端算法系列》如何让前端代码速度提高60倍

来源： https://juejin.im/post/5d034e83e51d45773e418a69

今天的问题从排序算法入手，来讲解如何根据业务需求，结合金典的算法，来实现js高性能开发。情景

老板让小明给公司的20000+条数据排个序，但是由于排序的操作会频繁发生，如果操作执行的时间很慢，则会严重降低用户体验，听到这条噩耗后小明开始了代码。

1.毫无违和感的排序算法 小明根据需求，思考了一会，写下了如下算法：

/**
 * max排序
 * @param {*} arr 
 * 耗时：760ms
 */
 function maxSort(arr) {
 let result = [...arr];
 for(let i=0,len=result.length; i< len; i++) {
 let minV = Math.min(...result.slice(i))
 let pos = result.indexOf(minV,i)
 result.splice(pos, 1)
 result.unshift(minV)
 }
 return result.reverse()
 }
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自信的小明陶醉在自己的算法中，准备测试一下性能，

/*
 * @Author: Mr Jiang.Xu 
 * @Date: 2019-06-11 10:25:23 
 * @Last Modified by: Mr Jiang.Xu
 * @Last Modified time: 2019-06-13 21:03:59
 * @desc 测试函数执行的时间
 */
const testArr = require('./testArr');
module.exports = async function getFnRunTime(fn) {
 let len = testArr.length;
 let startTime = Date.now(), endTime;
 let result = await fn(testArr);
 endTime = Date.now();
 console.log(result);
 console.log(`total time:${endTime-startTime}ms`,
 'test array\'length:' + len, 
 result.length
 );
}
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运行该测试函数后，耗时760ms，小明觉得还不错，放到项目中后，第一次操作还好，连续操作了几次后，页面明显卡顿。。。（求此时小明心里的阴影面积）

2.冒泡排序

小明不甘心，在网上查找相关资料后，写下了如下冒泡排序代码：

/**
 * 置换函数
 * @param {源数组} arr 
 * @param {原数组的A项} indexA 
 * @param {原数组的B项} indexB 
 */
 function swap(arr, indexA, indexB) {
 [arr[indexA], arr[indexB]] = [arr[indexB], arr[indexA]];
 }
/**
 * 原始冒泡排序
 * @param {数组} arr 
 * 耗时：377ms
 */
 function bubbleSort1(arr) {
 for (let i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
 for (let j = 0; j < i; j++) {
 if (arr[j] > arr[j + 1]) {
 swap(arr, j, j + 1);
 }
 }
 }
 
 return arr;
 }
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测试后耗时377ms，完美，小明放到项目中测试，频繁排序还是会有点卡顿，能不能再优化一下呢？ 思考许久之后，小明完善了冒泡排序：

/**
 * 利用索引优化后的冒泡排序
 * @param {数组} arr 
 * 耗时：350ms
 */ 
function bubbleSort2(arr) {
 let i = arr.length - 1;
 while (i > 0) {
 let pos = 0;
 for (let j = 0; j < i; j++) {
 if (arr[j] > arr[j + 1]) {
 pos = j;
 swap(arr, j, j + 1);
 }
 }
 i = pos;
 }
 return arr;
}
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根据缓存索引位置来提高排序性能，时间节约了20ms，但收益很小。小明开始和自己过不去了，在维基百科上继续查找，最后发现了一个方法：

/**
 * 在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡 ,
 * 一次可以得到两个最终值（最大和最小）, 
 * 从而使外排序趟数大概减少了一半
 * @param {*} arr 
 * 耗时：312ms
 */
function bubbleSort3(arr) {
 let start = 0;
 let end = arr.length - 1;
 
 while (start < end) {
 let endPos = 0;
 let startPos = 0;
 for (let i = start; i < end; i++) {
 if (arr[i] > arr[i + 1]) {
 endPos = i;
 swap(arr, i, i + 1);
 }
 }
 end = endPos;
 for (let i = end; i > start; i--) {
 if (arr[i - 1] > arr[i]) {
 startPos = i; 
 swap(arr, i - 1, i);
 }
 }
 start = startPos;
 }
 
 return arr;
 }
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通过在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡，小明把时间又降低了38ms，不错～

再次推荐大家有事多上上维基百科，总有一款适合你。 ####3.插入排序 在收入小规模胜利后，小明膨胀了，狂言要把排序时间降低到100ms一下，于是后又安利了如下算法：/**
 * 插入排序 -- 基础版
 * @param {*} arr 
 * 耗时：897ms
 */
 function insertionSort(arr) {
 for (let i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
 const temp = arr[i];
 let preIndex = i - 1;
 
 while (arr[preIndex] > temp) {
 arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
 preIndex -= 1;
 }
 arr[preIndex + 1] = temp;
 }
 
 return arr;
 }
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897ms,小明留下了没技术的泪水。

最后小明拿出了这个看家本领，查到了二分搜索，最后改造后代码入下：/**
 * 改造二分查找,查找小于value且离value最近的值的索引
 * @param {*} arr 
 * @param {*} maxIndex 
 * @param {*} value 
 */
 function binarySearch1(arr, maxIndex, value) {
 let min = 0;
 let max = maxIndex;
 
 while (min <= max) {
 const m = Math.floor((min + max) / 2);
 
 if (arr[m] <= value) {
 min = m + 1;
 } else {
 max = m - 1;
 }
 }
 
 return min;
 }
/**
 * 使用二分法来优化插入排序
 * @param {*} arr 
 * 耗时：86ms
 */
function insertionSort1(arr) {
 for (let i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
 const temp = arr[i];
 const insertIndex = binarySearch1(arr, i - 1, arr[i]);
 for (let preIndex = i - 1; preIndex >= insertIndex; preIndex--) {
 arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
 }
 arr[insertIndex] = temp;
 }
 return arr;
}
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完美，只用了86ms！小明激动的站了起来，还拍了下桌子，全然无视观众的眼光。

小明已经满足的不要不要的了，对86ms相当满意，老板也对他刮目想看。4.希尔排序

难道就没有提升的余地了么？进过调查研究表明，是有更优的方案的：

/**
 * 希尔排序
 * 核心：通过动态定义的 gap 来排序，先排序距离较远的元素，再逐渐递进
 * @param {*} arr 
 * 耗时：15ms
 */
function shellSort(arr) {
 const len = arr.length;
 let gap = Math.floor(len / 2);
 
 while (gap > 0) {
 // gap距离
 for (let i = gap; i < len; i++) {
 const temp = arr[i];
 let preIndex = i - gap;
 
 while (arr[preIndex] > temp) {
 arr[preIndex + gap] = arr[preIndex];
 preIndex -= gap;
 }
 arr[preIndex + gap] = temp;
 }
 gap = Math.floor(gap / 2);
 }
 
 return arr;
 }
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耗时15ms，膜拜。 ####5.归并排序

/**
 * 归并排序
 * @param {*} arr 
 * 耗时 30ms
 */
function concatSort(arr) {
 const len = arr.length;
 if (len < 2) { return arr; }
 const mid = Math.floor(len / 2);
 const left = arr.slice(0, mid);
 const right = arr.slice(mid);
 return concat(concatSort(left), concatSort(right));
}
function concat(left, right) {
 const result = [];
 while (left.length > 0 && right.length > 0) {
 result.push(left[0] <= right[0] ? left.shift() : right.shift());
 }
 return result.concat(left, right);
}
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耗时30ms，也想当优秀。还有没有更快的方法呢？答案是有的，但是会涉及到比较高僧的数学知识，放弃吧，孩子。。。