Javascript性能优化[实例]

本文通过五次逐步优化,展示了如何高效地将字符串中的特定字符进行替换,适用于如繁简转换等场景,强调了循环内效率的重要性。
最初的代码:
var s = [x1,x2,.....];
var t = [y1,y2,.....].
//s和t的长度对应,大约2700个元素。
function String.prototype.s2c(){
var k='';
for(var i=0;i<this.length;i++)
k+=(s.indexOf(this.charAt(i))==-1)?this.charAt(i):t.charAt(s.indexOf(this.charAt(i)))
return k;
}
//这段代码为:把String中在s数组出现的字符用t中相应位置的字符替换。这种方法可以用在繁简转换上。String的长度不小,一般为一篇 blog文章的长度。

第一次优化:把k变成数组,因为字符串相加没有Array.join的内存效率好。
function String.prototype.s2c(){
var k=[];
for(var i=0;i<this.length;i++)
k.push((s.indexOf(this.charAt(i))==-1)?this.charAt(i):t.charAt(s.indexOf(this.charAt(i))));
return k.join('');
}
效率提高不少。

第二次优化:减少循环内的运算次数。
function String.prototype.s2c(){
var k=[];
for(var i=0;i<this.length;i++) {
var thisC = this.charAt(i);
k.push((s.indexOf(thisC)==-1)?thisC:t.charAt(s.indexOf(thisC)));
}
return k.join('');
}
这一次把三次this.charAt(i)调用变成了一次调用,效率也有所提高。

第三次优化:把数组的indexOf改成HashMap查找方式,修改循环里面的this.length
先创建HashMap:
var sMap = {},tMap={};
for(var i=0;i<s.length;i++) {
var sChar = s.charAt(i);
var tChar = t.charAt(i);
sMap[sChar ] = tChar;
tMap[tChar] = sChar;
}
然后修改代码:
function String.prototype.s2c(){
var k=[];
var len = this.length;
for(var i=0;i<len;i++) {
var thisC = this.charAt(i);
k[i] = sMap[thisC] || thisC;
}
return k.join('');
}
这一次改进性能也会有比较好的提升。

最后一次优化:改进数组访问的性能。
把原字符串split成数组,然后在一个数组上操作。

function String.prototype.s2c(){
var len = this.length;
var k=this.split('');
for(var i=0;i<len;i++) {
var thisC = this[i];
var to = sMap(thisC);
to?k[i]=to:''; //这里有一个小技巧,这个技巧导致当sMap里没有thisC的映射时下面可以少一次赋值运算
}
return k.join('');
}
经过这一步的优化,性能提升相当明显,我做的测试是,s/t的长度为2700个字符,而每个字符串的长度为1300字符,每100次操作优化前花3.5s 左右,而优化后花700ms左右。整个优化最关键的地方是提升循环内的效率,因为一点效率的损失会被频繁使用的循环放大到成百上千倍。

随着Ajax越来越普遍,Ajax引用的规模越来越大,Javascript代码的性能越来越显得重要。我想这就是一个很典型的例子,上面那段代码因为会被频繁使用,所以才有了此优化的过
毫米波雷达系统工作在毫米波频段,通过发射与接收电磁波并解析回波信号,实现对目标的探测、定位及识别。相较于传统雷达技术,该系统在测量精度、环境抗干扰性及气象适应性方面表现更为优越。本研究聚焦于德州仪器开发的IWR1843DCA1000型号毫米波雷达,系统探究其在多模态数据采集与多样化应用场景中的技术路径及创新实践。 IWR1843DCA1000传感器为一款高度集成的毫米波探测设备,采用调频连续波技术与多输入多输出架构,可执行高精度目标测量及成像任务。研究过程中,团队对该设备的性能参数进行了全面评估,并在下列领域展开应用探索: 在数据采集环节,借助专用硬件接口连接雷达传感器,实现原始信号的高效捕获。团队研发了配套的数据采集程序,能够实时记录传感器输出并执行初步信号处理,为后续分析构建数据基础。 通过构建FMCW-MIMO雷达仿真平台,完整复现了雷达波的发射接收流程及信号处理机制。该仿真系统能够模拟目标运动状态及环境变量对雷达波形的影响,为系统性能验证与参数优化提供数字化实验环境。 基于高分辨率测距能力,结合目标检测与轨迹追踪算法,实现对人体运动模式的精确重构。通过点云数据的解析,为行为模式分析与场景理解提供多维信息支撑。 利用雷达回波信号的深度解析,生成表征人体空间分布的热力图像。该技术为复杂环境下的定位问题提供了直观可视化解决方案。 针对精细手势动作的识别需求,应用机器学习方法对雷达生成的点云序列进行特征提取与模式分类,建立手势动作的自动识别体系。 通过分析人体表面对毫米波信号的反射特性,开发非接触式生理参数监测方法,可有效检测呼吸韵律与心脏搏动频率等生命体征指标,为健康监护领域提供新的技术途径。 本研究的顺利开展,不仅深化了IWR1843DCA1000雷达系统的应用研究层次,同时为毫米波技术在多元领域的拓展应用建立了技术支撑体系。通过实证分析与仿真验证相结合的研究模式,该项目为行业应用提供了可靠的技术参照与实践范例,有力推动了毫米波雷达技术的产业化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
基于直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法的气体分子运动仿真工具,为微观尺度气体动力学研究提供数值计算支持。该计算工具通过统计方法模拟稀薄条件下气体粒子的运动轨迹与碰撞行为,适用于航空航天工程、微纳流体系统等存在低密度气体效应的技术领域。 为便于高等院校理工科专业开展数值仿真教学,开发者采用矩阵实验室(Matlab)平台构建了模块化仿真程序。该程序兼容多个Matlab发行版本(2014a/2019b/2024b),内置标准化案例数据集可实现开箱即用。程序架构采用参数化设计理念,关键物理参数均通过独立变量模块进行管理,支持用户根据具体工况调整分子数密度、边界条件和碰撞模型等参数。 代码实现遵循计算流体力学的最佳实践规范,主要特征包括:采用分层模块架构确保算法逻辑清晰,关键计算单元配备完整的物理注释,变量命名符合工程仿真惯例。这种设计既有利于初学者理解分子动力学模拟原理,也方便研究人员进行算法改进与功能拓展。 该教学工具主要面向计算机科学、电子工程、应用数学等专业的本科教学场景,可用于课程实验、综合设计项目及学位论文等学术活动。通过将抽象的气体动力学理论转化为可视化的数值实验,有效促进学生对统计物理与计算方法的融合理解。在工程应用层面,该工具能胜任微机电系统流场分析、高海拔空气动力学特性研究、纳米孔道气体输运等现象的定量评估。 随着微纳制造与空间技术的发展,稀薄气体仿真在半导体工艺优化、临近空间飞行器设计等前沿领域的应用价值日益凸显。本仿真工具通过提供可靠的数值实验平台,为相关领域的科研创新与人才培养提供技术支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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