Javascript中的循环优化 - 文章 - 伯乐在线
& Javascript中的循环优化
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循环是大多数编程语言都具备的基本功能，JS也不例外，不同之处在于JS是解释型语言，运行于浏览器环境中，客户端的软硬件条件会对JS执行效率产生很大的影响。然而客户端环境对于开发者是未知、多样的，并且难以改变，所以优化代码质量是提高代码效率的主要途径。
JS代码中，循环是比较容易导致性能问题的因素。理解循环特性进而有针对性地进行优化也许会带来不错的性能提升。
for、while、do-while循环：
这三种循环本身的循环效率相差不多，所以只要根据适合的应用场景选择即可。
以for循环为例：
JavaScript
var aValues = ["a", "b", "c", "d"];
for(var i = 0; i & aValues. i += 1){
fDoSomethingA(aValues[i]);
fDoSomethingA(aValues[i]);
var aValues = ["a", "b", "c", "d"];for(var i = 0; i & aValues.length; i += 1){ fDoSomethingA(aValues[i]); fDoSomethingA(aValues[i]);}
上面例子中每次循环都要比较i与数组的长度，所以每次都要重新读取数组长度，由如果数组长度在循环中是不变的，这样做就没有必要，我们可以使用局部变量代替length的读取。同理，例子中，aValues[i]由于被读取两次以上，我们也可以将它赋值给局部变量：
JavaScript
var aValues = ["a", "b", "c", "d"], nLength = aValues.
for(var i = 0, sV i & nL i += 1){
sValue = aValues[i];
fDoSomethingA(sValue);
fDoSomethingB(sValue);
var aValues = ["a", "b", "c", "d"], nLength = aValues.length; for(var i = 0, sValue; i & nLength; i += 1){ sValue = aValues[i]; fDoSomethingA(sValue); fDoSomethingB(sValue); }
如果循环的业务逻辑对循环顺序不敏感，可以尝试倒序循环，即将计数器递减到0。
JavaScript
var aValues = ["a", "b", "c", "d"], nLength = aValues.
for(var i = nLength, sV i -= 1;){
sValue = aValues[i];
fDoSomethingA(sValue);
fDoSomethingB(sValue);
var aValues = ["a", "b", "c", "d"], nLength = aValues.length; for(var i = nLength, sValue; i -= 1;){ sValue = aValues[i]; fDoSomethingA(sValue); fDoSomethingB(sValue); }
使用这种方式计数器默认与0进行比较，连局部变量比较都省略了，理论上也能提高效率。
for-in循环：
for-in循环更像在穷举，他用来遍历对象属性，我们知道对象属性的查找会一直延续到原型链顶端，这将大大降低循环效率。for-in循环的写法上没有什么优化空间，需要在使用时遵循一定原则：尽量只在遍历数据型对象的时候才使用for-in循环。
如果遍历对象的属性是明确的，可以使用数组循环替代。
例如遍历一个联系人对象：
JavaScript
var aContact = ["N", "FN", "EMAIL;PREF", ...];
for(var i = aContact. i -= 1;){
fDoSomething(aContact[i]);
var aContact = ["N", "FN", "EMAIL;PREF", ...]; for(var i = aContact.length; i -= 1;){ fDoSomething(aContact[i]); }
Duff策略的主要原理是通过展开循环减少次数来提高效率。例如
一个普通循环:
JavaScript
for(var i = aValues. i -= 1){
fDoSomething(aValues[i]);
for(var i = aValues.length; i -= 1){ fDoSomething(aValues[i]); }
如果aValues.length == N，写成以下这种方式的效率将比循坏来的高:
JavaScript
fDoSomething(aValues[0]);
fDoSomething(aValues[1]);
fDoSomething(aValues[2]);
fDoSomething(aValues[3]);
fDoSomething(aValues[N-1]);
fDoSomething(aValues[0]); fDoSomething(aValues[1]); fDoSomething(aValues[2]); fDoSomething(aValues[3]); ... ... fDoSomething(aValues[N-1]);
但如果N很大，这种写法就不现实，而Duff策略是一种适中的循环展开策略。
近日在网易邮箱通讯录联系人的初始化循环中加入了Duff策略：
JavaScript
var nLength = aContacts.length,
nRounds = Math.floor( nLength / 8),
// 额外余量
nLeft = nLength % 8,
// 先处理余量
if(nLeft){
fFormat(aContacts[i ++]);
}while(-- nLeft)
// 每轮执行8次格式化
if(nRounds){
fFormat(aContacts[i ++]);
fFormat(aContacts[i ++]);
fFormat(aContacts[i ++]);
fFormat(aContacts[i ++]);
fFormat(aContacts[i ++]);
fFormat(aContacts[i ++]);
fFormat(aContacts[i ++]);
fFormat(aContacts[i ++]);
}while(-- nRounds)
12345678910111213141516171819202122232425
var nLength = aContacts.length,// 总轮数 nRounds = Math.floor( nLength / 8),// 额外余量 nLeft = nLength % 8,i = 0;// 先处理余量 if(nLeft){ do{ fFormat(aContacts[i ++]); }while(-- nLeft)}// 每轮执行8次格式化 if(nRounds){ do{ fFormat(aContacts[i ++]); fFormat(aContacts[i ++]); fFormat(aContacts[i ++]); fFormat(aContacts[i ++]); fFormat(aContacts[i ++]); fFormat(aContacts[i ++]); fFormat(aContacts[i ++]); fFormat(aContacts[i ++]); }while(-- nRounds) }
如上所示，每轮循环可以执行8个联系人数据的格式化操作，还有一轮循环用于处理余下的联系人。由此可见，在联系人较多的情况下总的循环次数大大降低，可以降低循环的消耗。另外，8是Duff策略提出的最优值。
实际测试时发现在IE下可以带来10-20%以上的性能提升，而非IE浏览器中几乎看不到区别。
结束语：在测试过程中发现非IE浏览器下，优化后和优化前的效率差距并不是很大，甚至可以忽略，这说明这些浏览器的JS引擎对循环做了很好的优化，对开发者是非常友好的表现，无奈IE6、7、8下差距很明显，但这符合我们预期。因此，赶快对JS代码中的对循环进行优化吧！
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for循环速度太慢如何优化
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 6, 距离下一级还需 44 积分
计算马氏距离
C是一个4列12万行的向量
D=zeros(size(C),1)
u=mean（C）
for i=1:120000
D(i,1)=sqrt((C(i,:)-u) * cov(C)^-1 * (C(i,:)-u)')
这个for循环运行的是在太慢了，有没有什么能优化的方法，十分感谢？
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本帖最后由 honglei.chen 于
23:57 编辑
Cu = bsxfun(@minus,C,u).';
sqrt(sum(Cu.*(cov(C)\Cu)).');
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honglei.chen 发表于
Cu = bsxfun(@minus,C,u).';
sum(Cu.*(cov(C)\Cu)).';
C:\Users\Chan Xie\Desktop\zhiqian.jpg
C:\Users\Chan Xie\Desktop\zhihou.jpg
多谢大神，速度提了好几百倍啊！！可是为什么运算之后的结果不太一样呢？整个plot的图像形状差不多，但是用bsxfun之后的值明显整体小于for循环
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honglei.chen 发表于
Cu = bsxfun(@minus,C,u).';
sum(Cu.*(cov(C)\Cu)).';
运行了大神给的代码，速度快了一万倍啊。可是有个小问题，为什么用bsxfun之后的结果和用for循环的不太一样呢？plot出来的图形状是差不多的，但是明显bsxfun的值要小于for循环的。
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仙人 发表于
运行了大神给的代码，速度快了一万倍啊。可是有个小问题，为什么用bsxfun之后的结果和用for循环的不太一 ...
应该改成右除吧，因为转置后内部交换顺序。
sum(Cu.*(Cu/cov(C))).';
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仙人 发表于
运行了大神给的代码，速度快了一万倍啊。可是有个小问题，为什么用bsxfun之后的结果和用for循环的不太一 ...
我没注意还有个sqrt，加上以后试试吧，没看到图
话说回来，这个加速实际上不是一个很公平的比较，我的方法也许会快一些，但肯定快不了那么多。更何况你的C还比较大，如果内存不足的话，说不定还是for好。最重要的问题是，在你原来的代码里，每次循环都会计算cov(C)^-1，这个是很费的，完全可以做一次然后调用变量。
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honglei.chen 发表于
我没注意还有个sqrt，加上以后试试吧，没看到图
话说回来，这个加速实际上不是一个很公平的比较，我的方 ...
加了sqrt之后就一样了。你的方法真的不只是快了一点点，原来我那个一晚上只算了1万多行，用了你这个代码12万行就是基本就要3秒。我是新手，不理解原理，得好好钻研一下。不管怎样十分感谢，我从中学到很多！
<h1 style="color:# 麦片财富积分
Cu = bsxfun(@minus,C,u).';
sqrt(sum(Cu.*(cov(C)\Cu)).');
我在做暗通道图像处理，第一步是取图像rgb三个通道的最小值，存入一幅灰度图中。具体程序是：
image_name =&&'c:\1.jpg';
img=imread(image_name);
sz=size(img);
dc = zeros(h,w);
& & for x=1:w
& && &&&dc(y,x) = min(img(y,x,:));
有两个for循环，怎么进行优化啊？& &我用了meshgrid 但是总是说维度不匹配
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我在做暗通道图像处理，第一步是取图像rgb三个通道的最小值，存入一幅灰度图中。具体程序是：
image_nam ...
dc = min(img,[],3)
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pdo啊，循环支持的很好
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半小时，？确定没有用夸张手法
是不是写死。循环了
为啥不用分裂算法 先把40W数据平均分割40次函数传递一个查询范围即可 !!
你这有好几个问题：1. SQL查询太多，一个方法中的查询完全可以优化成几条查询，比如使用Like。2. 字符串拼接太多，内存占用很大，优化返回数据，比如根据type返回1、2，然后在页面循环判断输出。3. 页面呈递Div太多，你这里一条数据对应一个Div，数据量太大，页面也扛不住，想办法优化。可以使用Ajax异步获取数据，渐进显示......
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嵌套For循环性能优化案例
嵌套For循环性能优化案例
cgs1999的博客
从给出的代码可知，不论如何优化，testFunction执行的次数都是相同的，该部分不存在优化的可能。那么，代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行分析。
1 案例描述
某日，在JavaEye上看到一道面试题，题目是这样的：请对以下的代码进行优化
for&(int&i&=&0;&i&&&1000;&i++) &&&&&for&(int&j&=&0;&j&&&100;&j++) &&&&&&&&&for&(int&k&=&0;&k&&&10;&k++) &&&&&&&&&&&&&testFunction&(i,&j,&k);&
（注：为了同后面的内容一致，这里对原题目进行了部分修改）
2 案例分析
从给出的代码可知，不论如何优化，testFunction执行的次数都是相同的，该部分不存在优化的可能。那么，代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行分析。
首先，我们先分析原题代码循环变量在实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时情况：
（注：由于单次耗时视不同机器配置而不同，上表相关耗时采用处理的次数进行说明）
该代码的性能优化就是尽可能减少循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增的次数，同时，不能引进其它可能的运算耗时。
3 解决过程
从案例分析，对于原题代码，我们提出有两种优化方案：
3.1 优化方案一
for&(int&i&=&0;&i&&&10;&i++) &&&&&for&(int&j&=&0;&j&&&100;&j++) &&&&&&&&&for&(int&k&=&0;&k&&&1000;&k++) &&&&&&&&&&&&&testFunction&(k,&j,&i);&
该方案主要是将循环次数最少的放到外面，循环次数最多的放里面，这样可以最大程度的（注：3个不同次数的循环变量共有6种排列组合情况，此种组合为最优）减少相关循环变量的实例化次数、初始化次数、比较次数、自增次数，方案耗时情况如下：
3.2 优化方案二
int&i,&j,&k; &for&(i&=&0;&i&&&10;&i++) &&&&&for&(j&=&0;&j&&&100;&j++) &&&&&&&&&for&(k&=&0;&k&&&1000;&k++) &&&&&&&&&&&&&testFunction&(k,&j,&i);&
该方案在方案一的基础上，将循环变量的实例化放到循环外，这样可以进一步减少相关循环变量的实例化次数，方案耗时情况如下：
4 解决结果
那么，提出的优化方案是否如我们分析的那样有了性能上的提升了呢？我们编写一些测试代码进行验证，数据更能说明我们的优化效果。
4.1 测试代码
public&static&void&testFunction(int&i,&int&j,&int&k)&{ &&&&&&&&&System.out.print(&&);&&&&&&&&} &&&&&&public&static&void&testA()&{ &&&&&&&&&long&start&=&System.nanoTime(); &&&&&&&&&for&(int&i&=&0;&i&&&1000;&i++) &&&&&&&&&&&&&for&(int&j&=&0;&j&&&100;&j++) &&&&&&&&&&&&&&&&&for&(int&k&=&0;&k&&&10;&k++) &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&testFunction(i,&j,&k); &&&&&&&&&System.out.println(&testA&time&&&&+&(System.nanoTime()&-&start)); &&&&&} &&&&&&public&static&void&testB()&{ &&&&&&&&&long&start&=&System.nanoTime(); &&&&&&&&&for&(int&i&=&0;&i&&&10;&i++) &&&&&&&&&&&&&for&(int&j&=&0;&j&&&100;&j++) &&&&&&&&&&&&&&&&&for&(int&k&=&0;&k&&&1000;&k++) &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&testFunction(k,&j,&i); &&&&&&&&&System.out.println(&testB&time&&&&+&(System.nanoTime()&-&start)); &&&&&} &&&&&&public&static&void&testC()&{ &&&&&&&&&long&start&=&System.nanoTime(); &&&&&&&&&int&i; &&&&&&&&&int&j; &&&&&&&&&int&k; &&&&&&&&&for&(i&=&0;&i&&&10;&i++) &&&&&&&&&&&&&for&(j&=&0;&j&&&100;&j++) &&&&&&&&&&&&&&&&&for&(k&=&0;&k&&&1000;&k++) &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&testFunction(k,&j,&i); &&&&&&&&&System.out.println(&testC&time&&&&+&(System.nanoTime()&-&start)); &}&
4.2 测试结果
1、测试机器配置：Pentium(R) Dual-Core CPU EGHz 2.70GHz, 2GB内存；
2、循环变量i、j、k循环次数分别为10、100、1000，进行5组测试，测试结果如下：
从上面的测试结果来看，优化后的方案明显性能优于原方案，达到了优化的效果。但优化方案二并没有如我们预期的优于方案一，其中第2、4、5组的数据更是比方案一差，怀疑可能是循环次数太少，以及测试环境相关因素影响下出现的结果。
3、重新调整循环变量i、j、k循环次数分别为20、200、2000，进行5组测试，测试结果如下：
从上面的测试结果来看，优化后的方案基本符合我们的预期结果。
从案例分析和解决过程中的三个表的分析可知，优化方案一和优化方案二的性能都比原代码的性能好，其中优化方案二的性能是最好的。在嵌套For循环中，将循环次数多的循环放在内侧，循环次数少的循环放在外侧，其性能会提高；减少循环变量的实例化，其性能也会提高。从测试数据可知，对于两种优化方案，如果在循环次数较少的情况下，其运行效果区别不大；但在循环次数较多的情况下，其效果就比较明显了。
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