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由NPM引发的关于left-pad的那些事儿

由NPM引发的关于left-pad的那些事儿

作者: 一直玩编程 | 来源:发表于2016-03-29 16:48 被阅读417次

    说明:之前关于算法复杂度的描述部分不严谨,引起某些同学的疑义,在这里特别声明了算法仅考虑循环次数,并不包括String的concat操作,由于v8引擎对字符串concat的时间复杂度接近于常量(测试代码),因此循环次数对算法效率的影响比较大,后面的benchmark测试也可以说明问题。最后,算法时间复杂度减小,并不一定快,不一样的指令耗费的时间不一样,所以实际工程中还需要以实际测试为准。特别感谢:@flowmemoString.prototype.repeat在V8和Chakra中的实现 —— 月影 2016-03-29

    最近NPM社区出了一件大事,一个开发者对NPM公司不满,unpublish了自己的所有模块。其中包括被广泛使用的left-pad,导致Babel、ReactNative、Ember等大量工具构建失败。

    这件事件本身不是我们这篇文章要讨论的主要内容,关注事件的同学可以移步知乎参与相关讨论。

    本文讨论的内容是关于 left-pad 这个函数的实现。

    原作者的实现代码是这样的:

    function leftpad (str, len, ch) {
      str = String(str);
    
      var i = -1;
    
      if (!ch && ch !== 0) ch = " ";
    
      len = len - str.length;
    
      while (++i < len) {
        str = ch + str;
      }
    
      return str;
    }
    

    这个实现在微博上引起了广泛讨论并被吐槽。在这里我主要想讨论这段代码被吐槽的原因。

    作为专业的程序员(码农),我们应该知道代码主要是给人阅读的,只是偶尔让计算机执行一下,那么我们关注代码的两个方面:

    • 代码风格
    • 执行效率
      前者是给人阅读,后者是执行效率。

    可读性:

    由于这段代码本身逻辑并不复杂,作者这个实现也是中规中矩的,因此说有什么大毛病,其实也还没有。吹毛求疵一点,那也不过是这段代码不符合JavaScript(或者说JS程序员)的风格。

    这段代码,如果让月影按JS风格来写,可能会是这样的:

    function leftpad(str, len, ch){
      str = "" + str;
      var padlen = len - str.length;
      if(padlen <= 0){ 
        return str;
      }else{
        return (new Array(padlen + 1)).join((""+ch) || " ") + str;
      }
    }
    

    在这里,我们利用Array的join方法来完成重复字符串的拼接,这是使用了JS语言本身的特性,消除了循环,让代码更简单(在JS程序员眼里更简单),有点意思。

    有同学可能会提出来,那么我们可以更简单,利用更多的JS特性完成这个工作:

    function leftpad(str,len,ch) {
        return ((new Array(len)).join((ch+"")||" ") + str)
            .slice(-Math.max(len, (""+str).length));
    }
    

    的确如此。如果考虑到ES6新的API,我们可以有更加“语义化”的写法(也更高效,后面会提到):

    function leftpad(str, len, ch){
      str = "" + str;
      if (!ch && ch !== 0) ch = " ";
      var padlen = len - str.length;
      if(padlen <= 0){ 
        return str;
      }else{
        return ch.repeat(padlen) + str;
      }
    }
    

    或者

    function leftpad(str,len,ch) {
        return (((ch+"")||" ").repeat(len) + str)
            .slice(-Math.max(len, (""+str).length));
    }
    

    但是,我们需要对不支持repeat的浏览器做降级处理,降级处理的实现在后面讨论。

    以上是从代码风格,或者说从人书写和阅读的方便程度上去考虑如何写一个JS函数。那么还有另外一个角度,从机器的角度,在可读性允许的情况下,如何尽可能提高执行的效率。

    我们回顾原作者的版本,如果要补n位字符, 字符串加法,也就是String.prototype.concat的执行次数是n次, 也就是O(n),那么这个过程有没有更高效率的方法呢?我们仔细想,构造填补字符的时候没必要一个字符一个字符添加呀,我们可以用倍增的办法来添加,因此,这个构造算法可以用concat次数大约是O(logN)的复杂度来实现:

    function leftpad(str, len, ch){
      str = "" + str;
      if(!ch && ch !== 0) ch = " ";
      ch = "" + ch;
    
      var padlen = len - str.length;
      if(padlen <= 0) return str;
    
      var padch = padlen & 1 ? ch : "";
    
      while(padlen >>= 1){
        ch += ch;
        if(padlen & 1){
            padch += ch;
        }
      }
      return padch + str;
    }
    

    注意到上面的代码每次循环最多有两次concat的操作, 而循环次数约等于logn, 所以按concat的次数来记它的复杂度为O(logn)。然后我们回到前面说的用repeat实现,为什么我说它性能更好?我们可以看一下repeat的实现:

    if (!String.prototype.repeat) {
      String.prototype.repeat = function(count) {
        "use strict";
        if (this == null) {
          throw new TypeError("can\"t convert " + this + " to object");
        }
        var str = "" + this;
        count = +count;
        if (count != count) {
          count = 0;
        }
        if (count < 0) {
          throw new RangeError("repeat count must be non-negative");
        }
        if (count == Infinity) {
          throw new RangeError("repeat count must be less than infinity");
        }
        count = Math.floor(count);
        if (str.length == 0 || count == 0) {
          return "";
        }
        // Ensuring count is a 31-bit integer allows us to heavily optimize the
        // main part. But anyway, most current (August 2014) browsers can"t handle
        // strings 1 << 28 chars or longer, so:
        if (str.length * count >= 1 << 28) {
          throw new RangeError("repeat count must not overflow maximum string size");
        }
        var rpt = "";
        for (;;) {
          if ((count & 1) == 1) {
            rpt += str;
          }
          count >>>= 1;
          if (count == 0) {
            break;
          }
          str += str;
        }
        // Could we try:
        // return Array(count + 1).join(this);
        return rpt;
      }
    }
    

    从官方推荐的polyfill实现来看,它使用的就是O(logN)的算法。

    所以,如果结合代码风格和执行效率,我们可以得到一个比较好的版本——

    if (!String.prototype.repeat) {
      String.prototype.repeat = function(count) {
        "use strict";
        if (this == null) {
          throw new TypeError("can\"t convert " + this + " to object");
        }
        var str = "" + this;
        count = +count;
        if (count != count) {
          count = 0;
        }
        if (count < 0) {
          throw new RangeError("repeat count must be non-negative");
        }
        if (count == Infinity) {
          throw new RangeError("repeat count must be less than infinity");
        }
        count = Math.floor(count);
        if (str.length == 0 || count == 0) {
          return "";
        }
        // Ensuring count is a 31-bit integer allows us to heavily optimize the
        // main part. But anyway, most current (August 2014) browsers can"t handle
        // strings 1 << 28 chars or longer, so:
        if (str.length * count >= 1 << 28) {
          throw new RangeError("repeat count must not overflow maximum string size");
        }
        var rpt = "";
        for (;;) {
          if ((count & 1) == 1) {
            rpt += str;
          }
          count >>>= 1;
          if (count == 0) {
            break;
          }
          str += str;
        }
        // Could we try:
        // return Array(count + 1).join(this);
        return rpt;
      }
    }
    
    function leftpad(str, len, ch){
      str = "" + str;
       if (!ch && ch !== 0) ch = " ";
      var padlen = len - str.length;
      if(padlen <= 0){ 
        return str;
      }else{
        return ch.repeat(padlen) + str;
      }
    }
    

    最后,我们跑一下Benchmark

    var Benchmark = require("benchmark");
    
    var suite = new Benchmark.Suite;
    
    function leftpad_azer (str, len, ch) {
      str = String(str);
    
      var i = -1;
    
      if (!ch && ch !== 0) ch = " ";
    
      len = len - str.length;
    
      while (++i < len) {
        str = ch + str;
      }
    
      return str;
    }
    
    function leftpad_array1 (str, len, ch){
      str = "" + str;
      var padlen = len - str.length;
      if(padlen <= 0){ 
        return str;
      }else{
        return (new Array(padlen + 1)).join((""+ch) || " ") + str;
      }
    }
    
    function leftpad_array2 (str,len,ch) {
      return ((new Array(len)).join((ch+"")||" ") + str)
        .slice(-Math.max(len, (""+str).length));
    }
    
    function leftpad_repeat(str, len, ch){
      str = "" + str;
      if (!ch && ch !== 0) ch = " ";
      var padlen = len - str.length;
      if(padlen <= 0){ 
        return str;
      }else{
        return ch.repeat(padlen) + str;
      }
    }
    
    function leftpad_binary(str, len, ch){
      str = "" + str;
      if(!ch && ch !== 0) ch = " ";
      ch = "" + ch;
    
      var padlen = len - str.length;
      if(padlen <= 0) return str;
    
      var padch = padlen & 1 ?  ch  : "";
    
      while(padlen >>= 1){
        ch += ch;
        if(padlen & 1){
          padch += ch;
        }
      }
      return padch + str;
    }
    
    // add tests
    suite.add("leftpad#azer", function() {
      leftpad_azer("10",1000,"0")
    })
    .add("leftpad#array1", function() {
      leftpad_array1("10",1000,"0")
    })
    .add("leftpad#array2", function() {
      leftpad_array2("10",1000,"0")
    })
    .add("leftpad#repeat", function() {
      leftpad_repeat("10",1000,"0")
    })
    .add("leftpad#binary", function() {
      leftpad_binary("10",1000,"0")
    })
    // add listeners
    .on("cycle", function(event) {
      console.log(String(event.target));
    })
    .on("complete", function() {
      console.log("Fastest is " + this.filter("fastest").map("name"));
    })
    // run async
    .run({ "async": true });
    

    可以看到 Node.js 下性能最高的版本是我们自己实现的O(logN)版

    leftpad#azer x 82,459 ops/sec ±3.11% (74 runs sampled)
    leftpad#array1 x 24,252 ops/sec ±2.17% (72 runs sampled)
    leftpad#array2 x 60,480 ops/sec ±3.56% (74 runs sampled)
    leftpad#repeat x 5,668,275 ops/sec ±4.67% (77 runs sampled)
    leftpad#binary x 6,488,969 ops/sec ±1.14% (89 runs sampled)
    

    本文链接:http://blog.h5jun.com/post/left-pad.html
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