这是在与我的朋友讨论递归时提出的。为什么不建造
javascript json.stringify 方法作为递归编程练习？看起来很棒
主意。
我很快就起草了第一个版本。而且表现很糟糕！
所需时间约为标准的 4 倍 json.stringify.
第一稿
function json_stringify(obj) { if (typeof obj == "number" || typeof obj == "boolean") { return string(obj); } if (typeof obj == "string") { return `"${obj}"`; } if (array.isarray(obj)) { return "[" + obj.map(json_stringify).join(",") + "]"; } if (typeof obj === "object") { const properties_str = object.entries(obj) .map(([key, val]) => { return `"${key}":${json_stringify(val)}`; }) .join(","); return "{" + properties_str + "}"; }}
通过运行以下命令，我们可以看到我们的 json_stringify 的工作原理如下
预计.
const { assert } = require("console");const test_obj = { name: "john doe", age: 23, hobbies: ["football", "comet study"]};assert(json_stringify(test_obj) === json.stringify(test_obj))
测试更多场景，并进行多次运行，以了解我们的
如何脚本运行，我们做了一个简单的测试脚本！
一个简单的测试脚本
function validity_test(fn1, fn2, test_values) { for (const test_value of test_values) { assert(fn1(test_value) == fn2(test_value)); }}function time(fn, num_runs = 1, ...args) { const start_time = date.now() for (let i = 0; i < num_runs; i++) { fn(...args); } const end_time = date.now() return end_time - start_time}function performance_test(counts) { console.log("starting performance test with", test_obj); for (const count of counts) { console.log("testing", count, "times"); const duration_std_json = time(json.stringify.bind(json), count, test_obj); console.log("tstd lib json.stringify() took", duration_std_json, "ms"); const duration_custom_json = time(json_stringify, count, test_obj); console.log("tcustom json_stringify() took", duration_custom_json, "ms"); }}const test_obj = {} // a deeply nested js object, ommitted here for brevity const test_values = [ 12, "string test", [12, 34, 1], [12, true, 1, false], test_obj];validity_test(json.stringify, json_stringify, test_values);performance_test([1000, 10_000, 100_000, 1000_000]);
运行这个我们得到如下的计时。
testing 1000 times std lib json.stringify() took 5 ms custom json_stringify() took 20 mstesting 10000 times std lib json.stringify() took 40 ms custom json_stringify() took 129 mstesting 100000 times std lib json.stringify() took 388 ms custom json_stringify() took 1241241 mstesting 1000000 times std lib json.stringify() took 3823 ms custom json_stringify() took 12275 ms
它可能在不同的系统上运行有所不同，但所用时间的比率
通过 std json.strngify 到我们自定义的 json_stringify 应该是关于
1:3 – 1:4
在一个有趣的案例中，情况也可能有所不同。继续阅读以了解更多信息
那个！
提高绩效
首先可以修复的是地图功能的使用。它创造了
旧数组中的新数组。在我们的对象例子中，它正在创建一个数组
包含对象条目的数组中的 json 字符串化对象属性。
数组元素的字符串化也发生类似的事情。
我们必须循环遍历数组中的元素或对象的条目！但是
我们可以跳过创建另一个数组来连接 json 字符串化部分。
这是更新版本（为简洁起见，仅显示更改的部分）
function json_stringify(val) { if (typeof val === "number" || typeof val === "boolean") { return string(val); } if (typeof val === "string") { return `"${val}"`; } if (array.isarray(val)) { let elements_str = "[" let sep = "" for (const element of val) { elements_str += sep + json_stringify(element) sep = "," } elements_str += "]" return elements_str } if (typeof val === "object") { let properties_str = "{" let sep = "" for (const key in val) { properties_str += sep + `"${key}":${json_stringify(val[key])}` sep = "," } properties_str += "}" return properties_str; }}
这是现在测试脚本的输出
testing 1000 times std lib json.stringify() took 5 ms custom json_stringify() took 6 mstesting 10000 times std lib json.stringify() took 40 ms custom json_stringify() took 43 mstesting 100000 times std lib json.stringify() took 393 ms custom json_stringify() took 405 mstesting 1000000 times std lib json.stringify() took 3888 ms custom json_stringify() took 3966 ms
现在看起来好多了。我们的自定义 json_stringify 仅花费 3 毫秒
比 json.stringify 字符串化深度嵌套对象 10,000 次。
虽然这并不完美，但这是可以接受的延迟。
还挤多了？？
当前的延迟可能是由于所有字符串创建和连接造成的
这正在发生。每次我们运行 elements_str += sep + json_stringify(element)
我们正在连接 3 个字符串。
连接字符串的成本很高，因为它需要
创建一个新的字符串缓冲区来容纳整个组合字符串将各个字符串复制到新创建的缓冲区
通过我们自己使用 buffer 并直接将数据写入其中可能会给我们
性能改进。因为我们可以创建一个大缓冲区（比如 80 个字符）
然后创建新的缓冲区以容纳 80 个字符，当它用完时。
我们不会完全避免数据的重新分配/复制，但我们会
减少这些操作。
另一个可能的延迟是递归过程本身！具体来说
函数调用会占用时间。考虑我们的函数调用 json_stringify(val)
它只有一个参数。
了解函数调用
步骤是
将返回地址压入堆栈将参数引用推入堆栈在被调用的函数中从堆栈中弹出参数引用从堆栈中弹出返回地址将返回值（字符串化部分）压入堆栈在调用函数中从堆栈中弹出函数返回的值
所有这些操作都是为了确保函数调用发生，这会增加 cpu
费用.
如果我们创建一个非递归的 json_stringify 算法来完成所有这些操作
上面列出的函数调用（乘以此类调用的次数）将是
减少到没有。
这可以是未来的尝试。
nodejs版本差异
最后要注意的一件事。考虑测试脚本的以下输出
Testing 1000 times Std lib JSON.stringify() took 8 ms Custom json_stringify() took 8 msTesting 10000 times Std lib JSON.stringify() took 64 ms Custom json_stringify() took 51 msTesting 100000 times Std lib JSON.stringify() took 636 ms Custom json_stringify() took 467 msTesting 1000000 times Std lib JSON.stringify() took 6282 ms Custom json_stringify() took 4526 ms
我们自定义的 json_stringify 是否比 nodejs 标准表现更好
json.stringify???
嗯，是的！但这是旧版本的 nodejs (v18.20.3)。事实证明，为了
这个版本（也可能更低）我们定制的 json_stringify 可以工作
比标准库更快！
本文的所有测试（除了最后一个）均已通过
完成节点 v22.6.0
json.stringify 的性能从 v18 提升到了 v22。这太棒了
还需要注意的是，我们的脚本在 nodejs v22 中表现更好。
所以，这意味着 nodejs 也提高了运行时的整体性能。
底层v8引擎本身可能发生了更新。
嗯，这对我来说是一次愉快的经历。我希望这是为了
你也是。在所有这些享受中，我们学到了一两件事！
继续构建，继续测试！
以上就是与 JSONstringify 竞争 – 通过构建自定义的 JSONstringify的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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