Javascript中嵌套for循环与数组函数的性能

昨天我写了一小段代码，它使用两个for循环来比较两个数组中的对象（尽管数组是相同的）

我的路线感觉它的响应有点慢，但是，正在迭代的数据是一个数据库查询的结果，该查询可能包含成千上万个项目，我想确保我不会无缘无故地影响服务器的性能。因此，我将这些函数插入到jsperf中，这让我很难过。for循环的运行速度约为2600次/秒，而第二个块的运行速度约为500次/秒：(

问题是，我的第二个代码块是否写得很差，是否可以改进并提高速度？如果不是，这是否正常？我看到越来越多的人在推广函数式javascript

我是否以风格的名义损害了性能？我是否应该享受学习函数式语言的乐趣，而将其从javascript中删除

约翰·雷斯格似乎是个粉丝->

我意识到这篇文章很快从非常具体到非常一般，如果有人建议，我会编辑范围并发表一篇新文章

编辑：在组中添加了lodash和下划线测试。lodash以大约870 ops/sec的速度排在第二位，下划线测试仅为475 ops/sec

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我找到了fast.js与for循环和js本机函数的基准，它同样被一个简单的for循环吹走了。

数组方法天生比for循环慢，因为1）它们必须在每次迭代时重新构建函数范围，2）其中一些（

.map

，

.reduce

）必须重建阵列的副本（因此需要更多内存、更多垃圾收集，通常需要更多操作）。所以，如果你担心速度，就尽量保持低速度

但是，特别是对于您的算法，您可以做一些事情来改进运行时。您最昂贵的操作是

LevenshteinDistance

，因此优化该操作将大大提高速度

您可以做的最简单的事情是检查字符串的长度并提前返回：您知道如果两个字符串的长度相差超过

选项。距离
它们的Levenshtein距离将至少超过该值，因此您可以轻松地提前返回：

for (var j = 0; j < compareArr.length; j++) {
    // This check was added
    if (Math.abs(res[i].name.length - compareArr[j].name.length) > options.distance) {
        continue;
    }
    if(natural.LevenshteinDistance(res[i].name, compareArr[j].name) === options.distance) {
        tempObj.matches.push(compareArr[j])
    }
}

for（var j=0；joptions.distance）{
继续；
}
if（natural.levenshteindication（res[i].name，comparararr[j].name）==options.distance）{
tempObj.matches.push（comparearl[j]）
}
}

该方法本身还有一些改进，在另一篇stackoverflow文章中有更好的解释：
内置函数做得太多，因此速度较慢。通常在实践中，这并不是什么大问题，但你仍然可以保留抽象，但可以用它们来代替类似的东西。埃尔克兰斯：啊，我应该为FastJS和LoDash添加测试，我完全忘记了这些选项。：）嗯，我在长度上加了cach'ing，这样就不会每次重复都命中，实际上这比不使用cache要慢，所以对我来说，这些结果是不可靠的。为什么缓存不能比缓存快？顺便说一句-对我来说，“firefox”-本机浏览器func比库快得多。@jamesemanon:链接到缓存测试？我刚刚在firefox上运行了我自己的测试，虽然for循环仍然是最快的，但是原生函数紧随其后，libs失败得很惨，lodash的速度只有119次/秒。当然，这些结果很有趣，但也完全没有意义，因为node在v8引擎上运行。请参阅：，我刚从您的初始版本创建了一个新版本。
var result = res.
    map(function(baseItem) {
        baseItem.matches = compareArr.
            reduce(function(acc, compItem) {
                if(natural.LevenshteinDistance(baseItem.name, compItem.name) === options.distance) {
                    acc.push(compItem)
                }
                return acc
            }, [])
            return baseItem
        }).
        filter(function(item) {
          return item.matches.length > 0
        })

for (var j = 0; j < compareArr.length; j++) {
    // This check was added
    if (Math.abs(res[i].name.length - compareArr[j].name.length) > options.distance) {
        continue;
    }
    if(natural.LevenshteinDistance(res[i].name, compareArr[j].name) === options.distance) {
        tempObj.matches.push(compareArr[j])
    }
}