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JavaScript 配列メソッドの背後にあるアルゴリズム

Susan Sarandon
Susan Sarandon
Nov 03, 2024 am 07:10 AM

Algorithms Behind JavaScript Array Methods

JavaScript 配列メソッドの背後にあるアルゴリズム。

JavaScript 配列には、配列内のデータの操作と取得を可能にするさまざまな組み込みメソッドが付属しています。アウトラインから抽出された配列メソッドのリストは次のとおりです:

  1. concat()
  2. 結合()
  3. fill()
  4. 含む()
  5. indexOf()
  6. リバース()
  7. ソート()
  8. スプライス()
  9. at()
  10. copyWithin()
  11. フラット()
  12. Array.from()
  13. findLastIndex()
  14. forEach()
  15. 毎回()
  16. エントリ()
  17. 値()
  18. toReversed() (元の配列を変更せずに配列の逆コピーを作成します)
  19. toSorted() (元の配列を変更せずに配列の並べ替えられたコピーを作成します)
  20. toSpliced() (元の配列を変更せずに要素を追加または削除して新しい配列を作成します)
  21. with() (特定の要素が置換された配列のコピーを返します)
  22. Array.fromAsync()
  23. Array.of()
  24. マップ()
  25. flatMap()
  26. reduce()
  27. reduceRight()
  28. いくつか()
  29. find()
  30. findIndex()
  31. findLast()

各 JavaScript 配列メソッドに使用される一般的なアルゴリズムを詳しく説明します。

1.concat()

  • アルゴリズム: 線形追加/マージ
  • 時間計算量: O(n) (n はすべての配列の合計長です)
  • 内部で反復を使用して新しい配列を作成し、要素をコピーします 
// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};
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2.結合()

  • アルゴリズム: 文字列連結による線形トラバーサル
  • 時間計算量: O(n)
  • 配列要素を反復処理し、結果の文字列を構築します 
// join()
Array.prototype.myJoin = function(separator = ',') {
  let result = '';
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    result += this[i];
    if (i < this.length - 1) result += separator;
  }
  return result;
};
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3.fill()

  • アルゴリズム: 代入を伴う線形トラバース
  • 時間計算量: O(n)
  • 値の割り当てによる単純な反復 
// fill()
Array.prototype.myFill = function(value, start = 0, end = this.length) {
  for (let i = start; i < end; i++) {
    this[i] = value;
  }
  return this;
};
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4. include()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 要素が見つかるか終わりに達するまで順次スキャン 
// includes()
Array.prototype.myIncludes = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement || (Number.isNaN(this[i]) && Number.isNaN(searchElement))) {
      return true;
    }
  }
  return false;
};
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5.indexOf()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 開始から一致が見つかるまでの連続スキャン 
// indexOf()
Array.prototype.myIndexOf = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement) return i;
  }
  return -1;
};
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6. リバース()

  • アルゴリズム: 2 ポイントの交換
  • 時間計算量: O(n/2)
  • 要素を開始/終了から内側に向​​かって入れ替えます 
// reverse()
Array.prototype.myReverse = function() {
  let left = 0;
  let right = this.length - 1;

  while (left < right) {
    // Swap elements
    const temp = this[left];
    this[left] = this[right];
    this[right] = temp;
    left++;
    right--;
  }

  return this;
};
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7. ソート()

  • アルゴリズム: 通常は TimSort (マージ ソートと挿入ソートのハイブリッド)
  • 時間計算量: O(n log n)
  • 最新のブラウザは適応型並べ替えアルゴリズムを使用しています 
// sort()
Array.prototype.mySort = function(compareFn) {
  // Implementation of QuickSort for simplicity
  // Note: Actual JS engines typically use TimSort
  const quickSort = (arr, low, high) => {
    if (low < high) {
      const pi = partition(arr, low, high);
      quickSort(arr, low, pi - 1);
      quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
  };

  const partition = (arr, low, high) => {
    const pivot = arr[high];
    let i = low - 1;

    for (let j = low; j < high; j++) {
      const compareResult = compareFn ? compareFn(arr[j], pivot) : String(arr[j]).localeCompare(String(pivot));
      if (compareResult <= 0) {
        i++;
        [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
      }
    }
    [arr[i + 1], arr[high]] = [arr[high], arr[i + 1]];
    return i + 1;
  };

  quickSort(this, 0, this.length - 1);
  return this;
};
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8.スプライス()

  • アルゴリズム: 線形配列変更
  • 時間計算量: O(n)
  • 要素をシフトし、配列をその場で変更します 
// splice()
Array.prototype.mySplice = function(start, deleteCount, ...items) {
  const len = this.length;
  const actualStart = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  const actualDeleteCount = Math.min(Math.max(deleteCount || 0, 0), len - actualStart);

  // Store deleted elements
  const deleted = [];
  for (let i = 0; i < actualDeleteCount; i++) {
    deleted[i] = this[actualStart + i];
  }

  // Shift elements if necessary
  const itemCount = items.length;
  const shiftCount = itemCount - actualDeleteCount;

  if (shiftCount > 0) {
    // Moving elements right
    for (let i = len - 1; i >= actualStart + actualDeleteCount; i--) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  } else if (shiftCount < 0) {
    // Moving elements left
    for (let i = actualStart + actualDeleteCount; i < len; i++) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  }

  // Insert new items
  for (let i = 0; i < itemCount; i++) {
    this[actualStart + i] = items[i];
  }

  this.length = len + shiftCount;
  return deleted;
};
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9.at()

  • アルゴリズム: 直接インデックス アクセス
  • 時間計算量: O(1)
  • 境界チェックを備えた単純な配列のインデックス付け 
// at()
Array.prototype.myAt = function(index) {
  const actualIndex = index >= 0 ? index : this.length + index;
  return this[actualIndex];
};
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10.copyWithin()

  • アルゴリズム: ブロックメモリコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 内部メモリのコピーとシフト操作 
// copyWithin()
Array.prototype.myCopyWithin = function(target, start = 0, end = this.length) {
  const len = this.length;
  let to = target < 0 ? Math.max(len + target, 0) : Math.min(target, len);
  let from = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  let final = end < 0 ? Math.max(len + end, 0) : Math.min(end, len);
  const count = Math.min(final - from, len - to);

  // Copy to temporary array to handle overlapping
  const temp = new Array(count);
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    temp[i] = this[from + i];
  }

  for (let i = 0; i < count; i++) {
    this[to + i] = temp[i];
  }

  return this;
};
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11.フラット()

  • アルゴリズム: 再帰的深さ優先トラバーサル
  • 時間計算量: 単一レベルの場合は O(n)、深さ d の場合は O(d*n)
  • ネストされた配列を再帰的に平坦化します 
// flat()
Array.prototype.myFlat = function(depth = 1) {
  const flatten = (arr, currentDepth) => {
    const result = [];
    for (const item of arr) {
      if (Array.isArray(item) && currentDepth < depth) {
        result.push(...flatten(item, currentDepth + 1));
      } else {
        result.push(item);
      }
    }
    return result;
  };

  return flatten(this, 0);
};
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12. Array.from()

  • アルゴリズム: 反復とコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 反復可能な配列から新しい配列を作成します 
// Array.from()
Array.myFrom = function(arrayLike, mapFn) {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < arrayLike.length; i++) {
    result[i] = mapFn ? mapFn(arrayLike[i], i) : arrayLike[i];
  }
  return result;
};
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13. findLastIndex()

  • アルゴリズム: 逆線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 最後から一致が見つかるまで順次スキャン 
// findLastIndex()
Array.prototype.myFindLastIndex = function(predicate) {
  for (let i = this.length - 1; i >= 0; i--) {
    if (predicate(this[i], i, this)) return i;
  }
  return -1;
};
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14.forEach()

  • アルゴリズム: 線形反復
  • 時間計算量: O(n)
  • コールバック実行による単純な反復 
// forEach()
Array.prototype.myForEach = function(callback) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this) {  // Skip holes in sparse arrays
      callback(this[i], i, this);
    }
  }
};
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15. 毎()

アルゴリズム: ショートリニアスキャン
時間計算量: O(n)
最初の false 条件で停止します

// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};
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16. エントリー()

  • アルゴリズム: イテレータープロトコルの実装
  • 時間計算量: 作成の場合は O(1)、完全な反復の場合は O(n)
  • 反復子オブジェクトを作成します 
// join()
Array.prototype.myJoin = function(separator = ',') {
  let result = '';
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    result += this[i];
    if (i < this.length - 1) result += separator;
  }
  return result;
};
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17. 値()

  • アルゴリズム: イテレータープロトコルの実装
  • 時間計算量: 作成の場合は O(1)、完全な反復の場合は O(n)
  • 値のイテレータを作成します 
// fill()
Array.prototype.myFill = function(value, start = 0, end = this.length) {
  for (let i = start; i < end; i++) {
    this[i] = value;
  }
  return this;
};
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18.toReversed()

  • アルゴリズム: 逆反復によるコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 新しい反転配列を作成します 
// includes()
Array.prototype.myIncludes = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement || (Number.isNaN(this[i]) && Number.isNaN(searchElement))) {
      return true;
    }
  }
  return false;
};
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19. toSorted()

  • アルゴリズム: コピーして TimSort
  • 時間計算量: O(n log n)
  • 標準の並べ替えを使用して並べ替えられたコピーを作成します 
// indexOf()
Array.prototype.myIndexOf = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement) return i;
  }
  return -1;
};
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20. toSpliced()

  • アルゴリズム: 変更を加えてコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 変更されたコピーを作成します 
// reverse()
Array.prototype.myReverse = function() {
  let left = 0;
  let right = this.length - 1;

  while (left < right) {
    // Swap elements
    const temp = this[left];
    this[left] = this[right];
    this[right] = temp;
    left++;
    right--;
  }

  return this;
};
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21.()付き

  • アルゴリズム: 単一の変更を伴う浅いコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 1 つの要素を変更してコピーを作成します 
// sort()
Array.prototype.mySort = function(compareFn) {
  // Implementation of QuickSort for simplicity
  // Note: Actual JS engines typically use TimSort
  const quickSort = (arr, low, high) => {
    if (low < high) {
      const pi = partition(arr, low, high);
      quickSort(arr, low, pi - 1);
      quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
  };

  const partition = (arr, low, high) => {
    const pivot = arr[high];
    let i = low - 1;

    for (let j = low; j < high; j++) {
      const compareResult = compareFn ? compareFn(arr[j], pivot) : String(arr[j]).localeCompare(String(pivot));
      if (compareResult <= 0) {
        i++;
        [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
      }
    }
    [arr[i + 1], arr[high]] = [arr[high], arr[i + 1]];
    return i + 1;
  };

  quickSort(this, 0, this.length - 1);
  return this;
};
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22. Array.fromAsync()

  • アルゴリズム: 非同期反復と収集
  • 時間計算量: O(n) 非同期操作
  • Promise と非同期イテラブルを処理します 
// splice()
Array.prototype.mySplice = function(start, deleteCount, ...items) {
  const len = this.length;
  const actualStart = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  const actualDeleteCount = Math.min(Math.max(deleteCount || 0, 0), len - actualStart);

  // Store deleted elements
  const deleted = [];
  for (let i = 0; i < actualDeleteCount; i++) {
    deleted[i] = this[actualStart + i];
  }

  // Shift elements if necessary
  const itemCount = items.length;
  const shiftCount = itemCount - actualDeleteCount;

  if (shiftCount > 0) {
    // Moving elements right
    for (let i = len - 1; i >= actualStart + actualDeleteCount; i--) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  } else if (shiftCount < 0) {
    // Moving elements left
    for (let i = actualStart + actualDeleteCount; i < len; i++) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  }

  // Insert new items
  for (let i = 0; i < itemCount; i++) {
    this[actualStart + i] = items[i];
  }

  this.length = len + shiftCount;
  return deleted;
};
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23. Array.of()

  • アルゴリズム: 配列の直接作成
  • 時間計算量: O(n)
  • 引数から配列を作成します 
// at()
Array.prototype.myAt = function(index) {
  const actualIndex = index >= 0 ? index : this.length + index;
  return this[actualIndex];
};
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24. マップ()

  • アルゴリズム: 変換反復
  • 時間計算量: O(n)
  • 変換された要素を含む新しい配列を作成します 
// copyWithin()
Array.prototype.myCopyWithin = function(target, start = 0, end = this.length) {
  const len = this.length;
  let to = target < 0 ? Math.max(len + target, 0) : Math.min(target, len);
  let from = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  let final = end < 0 ? Math.max(len + end, 0) : Math.min(end, len);
  const count = Math.min(final - from, len - to);

  // Copy to temporary array to handle overlapping
  const temp = new Array(count);
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    temp[i] = this[from + i];
  }

  for (let i = 0; i < count; i++) {
    this[to + i] = temp[i];
  }

  return this;
};
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25. flatMap()

  • アルゴリズム: マップの平坦化
  • 時間計算量: O(n*m) ここで、m はマップされた配列の平均サイズです
  • マッピングとフラット化を組み合わせます 
// flat()
Array.prototype.myFlat = function(depth = 1) {
  const flatten = (arr, currentDepth) => {
    const result = [];
    for (const item of arr) {
      if (Array.isArray(item) && currentDepth < depth) {
        result.push(...flatten(item, currentDepth + 1));
      } else {
        result.push(item);
      }
    }
    return result;
  };

  return flatten(this, 0);
};
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26.reduce()

  • アルゴリズム: 線形累積
  • 時間計算量: O(n)
  • コールバックによる逐次蓄積 
// Array.from()
Array.myFrom = function(arrayLike, mapFn) {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < arrayLike.length; i++) {
    result[i] = mapFn ? mapFn(arrayLike[i], i) : arrayLike[i];
  }
  return result;
};
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27.reduceRight()

  • アルゴリズム: 逆線形累積
  • 時間計算量: O(n)
  • 右から左への累積 
// findLastIndex()
Array.prototype.myFindLastIndex = function(predicate) {
  for (let i = this.length - 1; i >= 0; i--) {
    if (predicate(this[i], i, this)) return i;
  }
  return -1;
};
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28. いくつか()

  • アルゴリズム: ショートリニアスキャン
  • 時間計算量: O(n)
  • 最初の true 条件で停止します 
// forEach()
Array.prototype.myForEach = function(callback) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this) {  // Skip holes in sparse arrays
      callback(this[i], i, this);
    }
  }
};
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29.find()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 条件が満たされるまで順次スキャン 
// every()
Array.prototype.myEvery = function(predicate) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this && !predicate(this[i], i, this)) {
      return false;
    }
  }
  return true;
};
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30.findIndex()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 一致条件の連続スキャン 
// entries()
Array.prototype.myEntries = function() {
  let index = 0;
  const array = this;

  return {
    [Symbol.iterator]() {
      return this;
    },
    next() {
      if (index < array.length) {
        return { value: [index, array[index++]], done: false };
      }
      return { done: true };
    }
  };
};
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31.findLast()

  • アルゴリズム: 逆線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 最後から順にスキャン 
// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};
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リクエストされた 31 個の配列メソッドすべての完全な実装を提供しました。

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一緒にソフトウェア エンジニアリングの世界を深く掘り下げてみましょう!私は、JavaScript、TypeScript、Node.js、React、Next.js、データ構造、アルゴリズム、Web 開発などに関する洞察を定期的に共有しています。スキルを向上させたいと考えている場合でも、エキサイティングなトピックで共同作業したいと考えている場合でも、私はあなたとつながり、一緒に成長したいと思っています。

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以上がJavaScript 配列メソッドの背後にあるアルゴリズムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

C/CからJavaScriptへ：すべてがどのように機能するか C/CからJavaScriptへ：すべてがどのように機能するか Apr 14, 2025 am 12:05 AM

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1）C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2）C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3）JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

JavaScriptとWeb：コア機能とユースケース JavaScriptとWeb：コア機能とユースケース Apr 18, 2025 am 12:19 AM

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1）DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2）ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3）サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

JavaScript in Action：実際の例とプロジェクト JavaScript in Action：実際の例とプロジェクト Apr 19, 2025 am 12:13 AM

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1）DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2）node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンの理解：実装の詳細 JavaScriptエンジンの理解：実装の詳細 Apr 17, 2025 am 12:05 AM

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1）エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2）実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3）ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

Python vs. JavaScript：コミュニティ、ライブラリ、リソース Python vs. JavaScript：コミュニティ、ライブラリ、リソース Apr 15, 2025 am 12:16 AM

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1）Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2）Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3）どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Python vs. JavaScript：開発環境とツール Python vs. JavaScript：開発環境とツール Apr 26, 2025 am 12:09 AM

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1）Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2）JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

JavaScript通訳者とコンパイラにおけるC/Cの役割 JavaScript通訳者とコンパイラにおけるC/Cの役割 Apr 20, 2025 am 12:01 AM

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1）cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2）Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3）Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

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