我怎样才能加快我的数组搜索功能？

Question

我正在开发用 react-native 编写的字典应用程序。

当我想从搜索框中过滤数组时，我写了下面的函数。当我使用 2000 个单词列表进行测试时，这非常有效。但是当单词表上千的时候，搜索速度真的很慢。

那么，我该如何改进这个搜索功能呢？

//Filter array when input text (Search)

let filteredWords = []
if(this.state.searchField != null)
{
  filteredWords = this.state.glossaries.filter(glossary => {
    return glossary.word.toLowerCase().includes(this.state.searchField.toLowerCase());
  })
}

Answer 1

由于问题 似乎属于 CodeReview，我认为您可以做一些事情来使您的代码大大加快 [需要引用]：

• 缓存对 this.state.searchField.toLowerCase() 的调用，因为您不需要在每次迭代时都调用它。
• 使用常规的旧 for 循环而不是华丽但缓慢的 Array 函数。

这是最终结果：

let filteredWords = []
if(this.state.searchField != null) {
    let searchField = this.state.searchField.toLowerCase(),
        theArray = this.state.glossaries;                          // cache this too

    for(let i = 0, l = theArray.length; i < l; ++i) {
        if(theArray[i].word.toLowerCase().includes(searchField)) {
            filteredWords.push(theArray[i]);
        }
    }
}

编辑：

如果要搜索 word 以 searchField 开头的词汇表，则使用 indexOf === 0 而不是 includes 作为条件，如下所示：

if(theArray[i].word.toLowerCase().indexOf(searchField) === 0) {

Answer 2

有多种因素导致此代码变慢：

• 您正在使用 filter() 和 lambda。这会为正在搜索的每个项目增加一个函数调用开销。
• 您在调用 includes() 之前在两个字符串上调用 toLowercase()。这将为每次比较分配两个新的字符串对象。
• 您正在呼叫 includes。由于某些原因，includes() 方法在某些浏览器中的优化不如 indexOf()。

for 循环 (-11%)

不使用 filter() 方法，我建议创建一个新的 Array 并使用 for 循环来填充它。

const glossaries = this.state.glossaries;
const searchField = this.state.searchField;
const filteredWords = [];   

for (let i = 0; i < glossaries.length; i++) {
  if (glossaries[i].toLowerCase().includes(searchField.toLowerCase())) {
    filteredWords.push(glossaries[i]);
  }
}

toLowerCase 分配 (-45%)

由于 JavaScript 使用垃圾收集机制来释放已用内存，因此内存分配很昂贵。当执行垃圾收集时，整个程序会暂停，同时它会尝试查找不再使用的内存。

您可以通过在每次更新词汇表时复制一份词汇表来完全摆脱 toLowerCase()（在搜索循环内），我认为这种情况并不常见。

// When you build the glossary
this.state.glossaries = ...;
this.state.searchGlossaries = this.state.glossaries.map(g => g.toLowerCase());

您还可以通过在循环之前调用一次来删除 searchText 上的 toLowerCase()。这些更改后，代码将如下所示：

const glossaries = this.state.glossaries;
const searchGlassaries = this.state.searchGlossaries;
const searchField = this.state.searchField.toLowerCase();
const filteredWords = []; 

for (let i = 0; i < glossaries.length; i++) {
  if (searchGlassaries[i].includes(searchField)) {
    filteredWords.push(glossaries[i]);
  }
}

indexOf() 而不是 includes() (-13%)

我不太确定为什么会这样，但测试表明 indexOf 比 includes 快很多。

const glossaries = this.state.glossaries;
const searchGlassaries = this.state.searchGlossaries;
const searchField = this.state.searchField.toLowerCase();
const filteredWords = []; 

for (let i = 0; i < glossaries.length; i++) {
  if (searchGlassaries[i].indexOf(searchField) !== -1) {
    filteredWords.push(glossaries[i]);
  }
}

整体性能提高了 70%。 我从 https://jsperf.com/so-question-perf

得到了性能百分比

优化算法

在评论中您说您想要一个优化示例，可以在放宽要求以仅匹配以搜索文本开头的单词时进行优化。一种方法是 binary search.

让我们以上面的代码为起点。在将词汇表存储在状态之前，我们对词汇表进行排序。为了不区分大小写地排序，JavaScript 公开了 Intl.Collator 构造函数。它提供了 compare(x, y) 方法 returns:

negative value  | X is less than Y
zero            | X is equal to Y
positive value  | X is greater than Y

结果代码：

// Static in the file
const collator = new Intl.Collator(undefined, {
  sensitivity: 'base'
});

function binarySearch(glossaries, searchText) {
  let lo = 0;
  let hi = glossaries.length - 1;

  while (lo <= hi) {
    let mid = (lo + hi) / 2 | 0;
    let comparison = collator.compare(glossaries[mid].word, searchText);

    if (comparison < 0) {
      lo = mid + 1;
    }
    else if (comparison > 0) {
      hi = mid - 1;
    }
    else {
      return mid;
    }
  }

  return -1;
}

// When you build the glossary
this.state.glossaries = ...;
this.state.glossaries.sort(function(x, y) {
  return collator.compare(x.word, y.word);
});

// When you search
const glossaries = this.state.glossaries;
const searchField = this.state.searchField.toLowerCase();
const filteredWords = [];

const idx = binarySearch(glossaries, searchField);

if (idx != -1) {
  // Find the index of the first matching word, seeing as the binary search
  // will end up somewhere in the middle
  while (idx >= 0 && collator.compare(glossaries[idx].word, searchField) < 0) {
    idx--;
  }

  // Add each matching word to the filteredWords
  while (idx < glossaries.length && collator.compare(glossaries[idx].word, searchField) == 0) {
    filteredWords.push(glossaries[idx]);
  }
}