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我最近花了一些时间来研究传感器(函数式编程中的工具,旨在提高性能而不损失代码的可读性/灵 active ),当我开始测试它们的实际速度时,我得到了一些非常令人失望的结果。考虑:
const inc = x => x + 1;
const isEven = x => x % 2 === 0;
// simplest, shortest way I would be comfortable with if performance wasn't an issue
const mapFilter = xs => xs.filter(isEven).map(inc);
// transducers way
// function composition
const compose = (...fns) => x => fns.reduceRight((y, f) => f(y), x);
const map = f => step => (a, c) => step(a, f(c));
const filter = p => step => (a, c) => (p(c) ? step(a, c) : a);
// basic reducer for building array
const build = (acc, x) => {
acc.push(x);
return acc;
};
// transducer, it doesn't create intermediate arrays hence should theoretically be faster
const transducers = xs =>
xs.reduce(compose(filter(isEven), map(inc))(build), []);
// native loop for comparison
const nativeLoop = data => {
const result = [];
const l = data.length;
for (let i = 0; i < l; i++) {
const x = data[i];
if (isEven(x)) result.push(inc(x));
}
return result;
};
const data = Array(1000).fill(1);
const base = ["simplest, chained map and filter", () => mapFilter(data)];
const alternative = ["composed transducers", () => transducers(data)];
const alternative2 = ["native loop", () => nativeLoop(data)];
/* console.log(Benchmark) */
console.log("Running benchmarks....");
const suite = new Benchmark.Suite();
suite
.add(...base)
.add(...alternative)
.add(...alternative2)
.on("cycle", function(event) {
console.log(String(event.target));
})
.on("complete", function() {
console.log("Fastest is " + this.filter("fastest").map("name").join(", "));
})
// run async
.run({ async: true });
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lodash.js/4.17.15/lodash.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/benchmark/2.1.4/benchmark.min.js"></script>
我希望表演的顺序是
native 循环 > 传感器 > 链式映射/过滤器
同时,除了比其他任何方法都快得多的原生方法之外,令我非常惊讶的是,reduce/transduce 方法比使用 map/filter 和创建中间数组要慢得多(更慢,就像 Chrome 中的一个数量级)。有人可以向我解释一下这个结果的由来吗?
最佳答案
您的基准测试是错误的,因为您在每次运行时都构建了一个新的传感器链。
const inc = x => x + 1;
const isEven = x => x % 2 === 0;
// simplest, shortest way I would be comfortable with if performance wasn't an issue
const mapFilter = xs => xs.filter(isEven).map(inc);
// transducers way
// function composition
const compose = (...fns) => x => fns.reduceRight((y, f) => f(y), x);
const map = f => step => (a, c) => step(a, f(c));
const filter = p => step => (a, c) => (p(c) ? step(a, c) : a);
// basic reducer for building array
const build = (acc, x) => {
acc.push(x);
return acc;
};
// transducer, it doesn't create intermediate arrays hence should theoretically be faster
const reducer = compose(filter(isEven), map(inc))(build);
const transducers = xs => xs.reduce(reducer, []);
// native loop for comparison
const nativeLoop = data => {
const result = [];
const l = data.length;
for (let i = 0; i < l; i++) {
const x = data[i];
if (isEven(x)) result.push(inc(x));
}
return result;
};
const data = Array(1000).fill(1);
const base = ["simplest, chained map and filter", () => mapFilter(data)];
const alternative = ["composed transducers", () => transducers(data)];
const alternative2 = ["native loop", () => nativeLoop(data)];
/* console.log(Benchmark) */
console.log("Running benchmarks....");
const suite = new Benchmark.Suite();
suite
.add(...base)
.add(...alternative)
.add(...alternative2)
.on("cycle", function(event) {
console.log(String(event.target));
})
.on("complete", function() {
console.log("Fastest is " + this.filter("fastest").map("name").join(", "));
})
// run async
.run({ async: true });
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lodash.js/4.17.15/lodash.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/benchmark/2.1.4/benchmark.min.js"></script>
如您所见,转换器确实比链式 map
和 filter
方法更快。
关于JavaScript `reduce` 性能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60288746/
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