Javascript 如何提高JS中函数代码的性能

我正在努力学习函数式编程，但我无法理解这一点。在我的最小工作示例中，我有一个字典列表，每个字典包含一个文件名和文件大小。我想创建一个新的字典，按大小对文件进行分组（这是查找重复文件的更大算法的一部分）

以下是处理这种变异数据的“传统”方法：

constgroupfilesbysize=（allFileData）=>{
const filesSortedBySize={}；
for（所有文件数据的常量文件数据）{
if（filesortedBySize中的fileData.size）{
FileSortedBySize[fileData.size].push（fileData.file）；
}否则{
FileSortedBySize[fileData.size]=[fileData.file]；
}
}
返回文件分类数据库；
};

以下是我以实用的方式“最佳”尝试：

constgroupfilesbysizefunction=（allFileData）=>
allFileData.reduce(
（FileSortedBySize，fileData）=>({
…文件分类数据库，
[fileData.size]：FileSortedBySize[fileData.size]
？[…FileSortedBySize[fileData.size]，fileData.file]
：[fileData.file]
}),
{}
);

我已经对它们进行了基准测试（下面的可复制示例），功能版本大约慢了10000倍。这可不是开玩笑——它简直无法使用。我可以想象，每次我们在

reduce

中处理一个文件时，都会创建一个新的字典，这就是造成延迟的原因

尽管如此，现在我看到了两种可能性：要么函数式编程的性能糟糕，要么我无法编写正确的函数式代码。显然，第二种方法是正确的，我想问：以函数方式编写函数

groupFilesBySize

的正确方法是什么？

---

基准测试： 使用此函数可获取文件数组路径和文件大小：

异步函数遍历（dir）{
让文件=[]；
files=wait fs.readdir（dir）；
const parsedFiles=wait Promise.all（files.map）（异步（文件名）=>{
const filePath=path.join（dir，fileName）；
const stats=wait fs.lstat（文件路径）；
if（stats.isSymbolicLink（）| | stats.size==0）{
返回null；
}
if（stats.isDirectory（））{
返回漫游（文件路径）；
}else if（stats.isFile（））{
返回{file:filePath，size:stats.size}；
}
}));
返回parsedFiles.reduce(
（全部，folderContents）=>（folderContents？全部.concat（folderContents）：全部），
[]
);
}

然后使用以下方法对所有内容进行基准测试：

const benchMark=async（）=>{
const dir=path.dirname（_文件名）；
const allFileData=wait walk（dir）；
log（`Total files:${allFileData.length}`）；
开始=新日期（）；
const result1=groupFilesBySize（allFileData）；
const time1=新日期（）-开始；
开始=新日期（）；
const result2=groupfilesbysizefunction（allFileData）；
const time2=新日期（）-开始；
console.log（'\n最终报告：'）
log（`results equal？${JSON.stringify（result1）==JSON.stringify（result2）}`）；
log（`非功能性方法：${time1}ms`）；
log（`Functional approach:${time2}ms`）；
};

为了获得可观的数据，我选择安装node包

eslint

，因此我必须将

node\u modules

文件夹中的所有文件分组：

npm install eslint

。我的机器中的输出：

Total files: 6229

FINAL REPORT:
Are results equal? true
Non functional approach: 6 ms
Functional approach: 34557 ms

---

如果您在reduce中进行了变异，那么就没有问题了，您将稍微提高性能

constgroupfilesbysizefunctional=allFileData=>
allFileData.reduce(
（FileSortedBySize，fileData）=>
Object.assign（filesSortedBySize{
[fileData.size]：FileSortedBySize[fileData.size]
？[…FileSortedBySize[fileData.size]，fileData.file]
：[fileData.file]
}),
{}
);

如果在reduce中进行变异，则不会出现问题，并且会稍微提高性能

constgroupfilesbysizefunctional=allFileData=>
allFileData.reduce(
（FileSortedBySize，fileData）=>
Object.assign（filesSortedBySize{
[fileData.size]：FileSortedBySize[fileData.size]
？[…FileSortedBySize[fileData.size]，fileData.file]
：[fileData.file]
}),
{}
);

如果您想使用函数式编程范例，请确保您使用的是函数式数据结构，如提供的数据结构

const{Map，List}=不可变；
const groupFilesBySize=allFileData=>
allFileData.reduce（（FileSortedBySize，{size，file}）=>
filesortedBySize.update（大小，List（），List=>List.push（文件）），Map（）；
常量allFileData=[
{大小：12，文件：“你好，世界！”}，
{size:3，文件：“foo”}，
{size:3，文件：“bar”}，
{size:6，文件：“foobar”}，
{大小：12，文件：“你好，世界！”}，
{size:4，文件：“fizz”}，
{size:4，文件：“buzz”}，
{大小：8，文件：“fizzbuzz”}，
];
console.time（“groupFilesBySize”）；
对于（设i=0；i<1e6；i++）groupFilesBySize（allFileData）；
console.timeEnd（“groupFilesBySize”）；
log（groupFilesBySize（allFileData））
如果您想使用函数式编程范例，那么请确保您使用的是函数式数据结构，例如由提供的数据结构


const{Map，List}=不可变；
const groupFilesBySize=allFileData=>
allFileData.reduce（（FileSortedBySize，{size，file}）=>
filesortedBySize.update（大小，List（），List=>List.push（文件）），Map（）；
常量allFileData=[
{大小：12，文件：“你好，世界！”}，
{size:3，文件：“foo”}，
{size:3，文件：“bar”}，
{size:6，文件：“foobar”}，
{大小：12，文件：“你好，世界！”}，
{size:4，文件：“fizz”}，
{size:4，文件：“buzz”}，
{大小：8，文件：“fizzbuzz”}，
];
console.time（“groupFilesBySize”）；
对于（设i=0；i<1e6；i++）groupFilesBySize（allFileData）；
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