Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
反復処理に速さを求めて
Search
camcam_lemon
March 22, 2019
Programming
1
150
反復処理に速さを求めて
We Are JavaScripters @30thの登壇資料になります。
camcam_lemon
March 22, 2019
Tweet
Share
More Decks by camcam_lemon
See All by camcam_lemon
要素のサイズを変えずに押しやすくする
lemon
0
40
iOSのキーボード入力ビューをカスタマイズする
lemon
0
190
視え方と文字の大きさ
lemon
1
370
Yarn WorkSpaces × React Nativeの環境構築
lemon
0
260
フロントエンドにおけるアーキテクチャとの向き合い方
lemon
10
4.8k
UI/UXデザイナーがデザインしてるもの
lemon
2
310
react-reduxで追加されたHooks APIの良い所と使い方
lemon
5
950
ESLintで始めるTypeScriptの静的解析
lemon
8
2k
SEがエンジニアに目覚めデザイナーに転身した冒険譚
lemon
6
1.5k
Other Decks in Programming
See All in Programming
密集、ドキュメントのコロケーション with AWS Lambda
satoshi256kbyte
1
210
pylint custom ruleで始めるレビュー自動化
shogoujiie
0
140
なぜイベント駆動が必要なのか - CQRS/ESで解く複雑系システムの課題 -
j5ik2o
14
4.5k
もう僕は OpenAPI を書きたくない
sgash708
5
1.9k
Honoのおもしろいミドルウェアをみてみよう
yusukebe
1
220
Datadog Workflow Automation で圧倒的価値提供
showwin
1
100
Boost Performance and Developer Productivity with Jakarta EE 11
ivargrimstad
0
660
PHPのバージョンアップ時にも役立ったAST
matsuo_atsushi
0
210
Djangoアプリケーション 運用のリアル 〜問題発生から可視化、最適化への道〜 #pyconshizu
kashewnuts
1
260
Generating OpenAPI schema from serializers throughout the Rails stack - Kyobashi.rb #5
envek
1
330
React 19アップデートのために必要なこと
uhyo
7
1.3k
Unity Android XR入門
sakutama_11
0
170
Featured
See All Featured
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
366
25k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.1k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
47
5.2k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
137
6.8k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.6k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
114
50k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
244
12k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
83
5.4k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
427
65k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
67
4.6k
Code Review Best Practice
trishagee
67
18k
Transcript
反復処理に速さを求めて We Are JavaScripters @30th
None
None
他にも色々な書き方がありますよね 何通りの実装方法があるか 皆さんご存知ですか?
None
全て同じ出力結果を得られます
ざっと連ねると18通り - 基本構文: for, while, do-while - イテレーション: for...of, for...in
- コレクション: Map(forEach), Set(forEach), Set(for...of) - Array.prototype: forEach, map, reduce - Library: ・jQuery: each ・underscore: each, map, reduce ・lodash: forEach, map, reduce 他Libraryを含めばもっともっとあるはず
この中で1番つえーやつはどいつだ?
天下一武道会を開催することにした
会場: ルール: その他: 純粋な実行スピード 平均実行速度 “要素内の数値を全て計算し合計値を返すまでの処理時間を計測” この処理を反復(100000)してサイズ(10〜100000)ごとに (TOP3の順位)と を求める 配列とコレクションの生成時間は実行時間に含めない
Google Chrome(V8)
https://github.com/camcam-lemon/LoopPerfomanceSimulator デモ用のサンプル yarn install yarn start
for...inは予選落ち 圧倒的に遅いので除外
いざ開幕!
平均実行速度 実行スピード サイズ10 : ループ10
・どの処理もTOP3になる 実行スピード 平均実行速度 明確な差は見られない ・ サイズ10 : ループ10
平均実行速度 実行スピード サイズ10 : ループ100000
どのAPIを使っても良さそう ・Libraryの処理は標準APIに比べて若干遅い ・速度の違いはあれど誤差の範疇(ミリ秒単位の話) 平均実行速度 トップを取った回数に劇的な差は見られない ・ while構文が速い!! ・ (do-while ≧
while > for? ) 実行スピード サイズ10 : ループ100000
平均実行速度 実行スピード サイズ100 : ループ100000
平均実行速度 実行スピード 目立った変化はない サイズ100 : ループ100000
実行スピード 平均実行速度 サイズ1000 : ループ100000
サイズ1000 : ループ100000 平均実行速度 実行スピード jQuery.eachが突然速くなる
サイズが大きくなると各APIの特色が出始める コレクションはfor...ofで回せるSetが頭1つ飛び出た速度を出す ・ jQuery.eachどうした!? ・ reduceとforEachが健闘してる中、mapは失速してきた ・ for...ofは基本構文とほぼ同等の速度を維持 ・ 基本構文がトップを独占
・ 平均実行速度 while強い ・ 90000 => 70000 第とブレが生じ始める ・ 実行スピード サイズ1000 : ループ100000
サイズ10000 : ループ100000 実行スピード 平均実行速度
1000 => 10000 に大きな違いは見られない jQueryは安定した速度を維持 ・ 実行スピードはfor文が速いが平均速度で見ると違いは極わずか ・ 平均実行速度 メンツは変わらず
・ 実行スピード サイズ10000 : ループ100000
サイズ100000 : ループ100000 実行スピード 平均実行速度
jQuery強し ・ 逆にmapはサイズが大きくなるほど弱くなる ・ Array.prototypeはサイズが大きくなるほどreduceが強くなる ・ for...ofと基本構文が速い ・ 平均実行速度 わずかだがfor...ofがwhileを上回る
・ while属強し ・ 実行スピード サイズ100000 : ループ100000
サイズを大きくすればするほど違いが 顕著に表れてくる結果になった
jQuery.eachすげえ(1番予想外だった) ・ Array.prototypeはreduceが頭1つ飛び抜けた強さ ・ コレクションはfor...ofが使えるSetが強い ・ for-ofはサイズが大きくなればなるほど強くなる ・ 基本構文はサイズによらずハイパフォーマンス ・
まとめ
反復処理はその場に適したAPIを使いましょう ハイパフォーマンスな実装 質の良いコード ≠
優勝は・・・
do-while
ご静聴ありがとうございました!