4.算法优化 -高性能JavaScript

既然是总结，就不要重复书中内容了，适当总结、扩展、思考。

实际上会用在javascript上面的算法实在是不会太多，但由于js非编译语言的特性，所以

浏览器解释器能给的优化不能算太好。优化仅有的一些循环和流程控制显得非常必要。

然后我一上来就中枪了，以为for in这样的写法会比较好写，所以一直做数组操作的时候

使用这个方法。但是，这个方法会同时搜索实例或原型属性，所以每次迭代的时候都会产生额外

的开销。因些，不要用for in来遍历数组。

递归如果次数太多，就不要使用了，会抛出异常。改用迭代。

如果不是均匀分布的话，可以使用二分法，找出数据出现次数多的一部分做数据判断切割。

书中提到了三个算法-

1.Duff's Device：处理大数据循环

var i = items.legnth%8;while(i){process(items[i]--); }i = Math.floor(items.elgnth/8);while(i){process(items[i]--); process(items[i]--); process(items[i]--); process(items[i]--); process(items[i]--); process(items[i]--); process(items[i]--); }

但是这里我产生了两个疑问，希望各位看客帮我解答一下。

1.为什么是八次。把一个循环用8拆分。

2.为什么这么做就可以减少很多时间问题？

实际上我感觉这个问题就像是把 for(i=0;i<100;i++)变成了

for(i=0;i<10;i++){

for(j=0;j<10;j++)

}

一样。那它改变的内容实质在哪里呢？？？？

2.有映射关系的优化：

var arr = [r0,r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7];return arr[i];会比 if(i==0){return r0;}else if(i==1){return r1;}快.但是。！！！！既然有映射关系，那还不如直接return r(映射值)*i(选择值);请各位看客帮我解答一下。

3.缓存技术算法：

function memoize(fundamental,cache){cache = cache||{};var shell = function(arg){if(!cache.hasOwnProperty(arg)){cache[arg] = fundamental(arg);}return cache[arg];};}调用方法:var memfactorial = memoize(factorial,{"0":1,"1":1});var fact6 = memfactorial(6);var fact5 = memfactorial(5);var fact4 = memfactorial(4);

实际上这个算法就是将以后可能会用到的计算过的值保存下来，用空间換取时间。