我们在上一篇介绍了JS Object的实现,这一篇将进一步介绍JS Array的实现。
在此之前,笔者将Chromium升级到了最新版本60,上一次是在元旦的时候下的57,而当前最新发布的稳定版本是57。57是三月上旬发布的,所以Chrome发布一个大版本至少用了两、三个月的时间。Chrome 60的devTool增加了很多有趣的功能,这里顺便提一下:
例如把没有用到的CSS/JS按比例标红,增加了全页的截屏功能,和一个本地代码的编辑器:
回到正文。
JS的Array是一个万能的数据结构,为什么这么说呢?因为首先它可以当作一个普通的数组来使用,即通过下标找到数组的元素:
1
2
|
var
array
=
[
19
,
50
,
99
]
;
console
.
log
(
array
[
0
]
)
;
|
然后它可以当作一个栈来使用,我们知道栈的特点是先进后出,栈的基本操作是出栈和入栈:
1
2
3
|
var
stack
=
[
1
,
2
,
3
]
;
stack
.
push
(
4
)
;
//入栈
var
top
=
stack
.
pop
(
)
;
//出栈
|
同时它还可以当作一个队列,队列的特点是先进先出,基本操作是出队和入队:
1
2
3
|
var
queue
=
[
1
,
2
,
3
]
;
queue
.
push
(
4
)
;
//入队
var
head
=
queue
.
shift
(
)
;
//出队
|
甚至它还可以当作一个哈表表来使用:
1
2
3
4
|
var
map
=
[
]
;
map
[
"id"
]
=
1234
;
map
[
"name"
]
=
yin
;
console
.
log
(
map
[
"name"
]
)
;
|
另外,它还可以随时随地增删数组中任意位置的元素:
1
2
3
4
5
|
var
array
=
[
1
,
2
,
3
,
4
]
;
//从第3个元素开始,删掉1个元素,并插入-1,-2这两个元素
array
.
splice
(
2
,
1
,
-
1
,
-
2
)
;
//再来个2000的索引
array
[
2000
]
=
10
;
|
JS Array一方面提供了很大的便利,只要用一个数据结构就可以做很多事情,使用者不需要关心各者的区别,使得JS很容易入门。另一方面它屏蔽了数据结构的概念,不少写前端的都不知道什么是栈、队列、哈希、树,特别是那些不是学计算机,中途转过来的。然而这往往是不可取的。
另外一点是,即使是一些前端的老司机,他们也很难说清楚,这些数组函数操作的效率怎么样,例如说随意地往数组中间增加一个元素不会有性能问题么。所以就很有必要从源码的角度看一下数组是怎么实现的。
1. JS Array的实现
先看源码注释:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
// The JSArray describes JavaScript Arrays
// Such an array can be in one of two modes:
// - fast, backing storage is a FixedArray and length <= elements.length();
// Please note: push and pop can be used to grow and shrink the array.
// - slow, backing storage is a HashTable with numbers as keys.
class
JSArray
:
public
JSObject
{
public
:
// [length]: The length property.
DECL_ACCESSORS
(
length
,
Object
)
// Number of element slots to pre-allocate for an empty array.
static
const
int
kPreallocatedArrayElements
=
4
;
}
;
|
这里说明一下,如果不熟悉C/C++的,那把它成伪码就好了。
源码里面说了,JSArray有两种模式,一种是快速的,一种是慢速的,快速的用的是索引直接定位,慢速的使用用哈希查找,这个在上一篇《从Chrome源码看JS Object的实现》就已经提及,由于JSArray是继承于JSObject,所以它也是同样的处理方式,如下面的:
1
2
|
var
array
=
[
1
,
2
,
3
]
array
[
2000
]
=
10
;
|
增加一个2000的索引时,array就会被转成慢元素。
如下的数组:
1
|
var
a
=
[
8
,
1
,
2
]
;
|
把a打印出来:
– map = 0x939ebe04359 [FastProperties]
– prototype = 0x27e86e126289
– elements = 0xe70c791d4e9
[FAST_SMI_ELEMENTS (COW)] – length = 3
– properties = 0x2b609d202241
{ #length: 0x2019c3e58da9
(const accessor descriptor) }
– elements= 0xe70c791d4e9
{ 0: 8
1: 1
2: 2
}
它有一个length的属性,它的elements有3个元素,按索引排列。当给它加一个2000的索引时:
1
2
|
var
a
=
[
8
,
1
,
2
]
;
a
[
2000
]
=
10
;
|
打印出来的array变成:
– map = 0x333c83f9dbb9 [FastProperties]
– prototype = 0xdcc53ba6289
– elements = 0x21a208a1d541
[DICTIONARY_ELEMENTS] – length = 2001
– properties = 0x885d1402241
{ #length: 0x1f564a958da9
(const accessor descriptor) }
– elements= 0x21a208a1d541
{ 2: 2 (data, dict_index: 0, attrs: [WEC])
0: 8 (data, dict_index: 0, attrs: [WEC])
2000: 10 (data, dict_index: 0, attrs: [WEC])
1: 1 (data, dict_index: 0, attrs: [WEC])
}
elements变成了一个慢元素哈希表,哈希表的容量为29。
由于快元素和慢元素上一节已经有详细讨论,这一节将不再重复。我们重点讨论数组的操作函数的实现。
2. Push和扩容
数组初始化大小为4:
1
2
|
// Number of element slots to pre-allocate for an empty array.
static
const
int
kPreallocatedArrayElements
=
4
;
|
执行push的时候会在数组的末尾添加新的元素,而一旦空间不足时,将进行扩容。
在源码里面push是用汇编实现的,在C++里面嵌入的汇编。这个应该是考虑到push是一个最为常用的操作,所以用汇编实现提高执行速度。在汇编的上面封装了一层,用C++调的封装的汇编的函数,在编译组装的时候,将把这些C++代码转成汇编代码。
计算新容量的函数:
1
2
3
4
5
6
7
|
Node
*
CodeStubAssembler
::
CalculateNewElementsCapacity
(
Node
*
old_capacity
,
ParameterMode
mode
)
{
Node
*
half_old_capacity
=
WordOrSmiShr
(
old_capacity
,
1
,
mode
)
;
Node
*
new_capacity
=
IntPtrOrSmiAdd
(
half_old_capacity
,
old_capacity
,
mode
)
;
Node
*
padding
=
IntPtrOrSmiConstant
(
16
,
mode
)
;
return
IntPtrOrSmiAdd
(
new_capacity
,
padding
,
mode
)
;
}
|
如上代码新容量等于 :
new_capacity = old_capacity /2 + old_capacity + 16
即老的容量的1.5倍加上16。初始化为4个,当push第5个的时候,容量将会变成:
new_capacity = 4 / 2 + 4 + 16 = 22
接着申请一块这么大的内存,把老的数据拷过去:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
Node
*
CodeStubAssembler
::
GrowElementsCapacity
(
Node
*
object
,
Node
*
elements
,
Node
*
capacity
,
Node
*
new_capacity
)
{
// Allocate the new backing store.
Node
*
new_elements
=
AllocateFixedArray
(
new_capacity
,
mode
)
;
// Copy the elements from the old elements store to the new.
CopyFixedArrayElements
(
elements
,
new_elements
,
capacity
,
new_capacity
)
;
return
new_elements
;
}
|
由于复制是用的memcopy,把整一段内存空间拷贝过去,所以这个操作还是比较快的。
再把新元素放到当前length的位置,再把length增加1:
1
2
|
StoreFixedArrayElement
(
elements
,
var_length
.
value
(
)
)
;
Increment
(
var_length
,
1
,
mode
)
;
|
可以来改点代码玩玩,我们知道push执行后的返回结果是新数组的长度,尝试把它改成返回老数组的长度:
1
2
3
4
|
Node
*
old_length
=
LoadJSArrayLength
(
receiver
)
;
Node
*
new_length
=
BuildAppendJSArray
(
/
.
.
.
/
)
;
//args.PopAndReturn(new_length);
args
.
PopAndReturn
(
old_length
)
;
|
重新编译Chrome,在控制台上执行比较如下:
右边的新Chrome返回了4,左边正常的Chrome返回5.
3. Pop和减容
push是用汇编实现,而pop的逻辑是用C++写的。在执行pop的时候,第一步,获取到当前的length,用这个length – 1得到要删除的元素,然后调用setLength调整容量,最后返回删除的元素:
1
2
3
4
5
6
|
int
new_length
=
length
-
1
;
int
remove_index
=
remove_position
==
AT
_START
?
0
:
new_length
;
Handle
<
Object
>
result
=
Subclass
::
GetImpl
(
isolate
,
*
backing_store
,
remove_index
)
;
Subclass
::
SetLengthImpl
(
isolate
,
receiver
,
new_length
,
backing_store
)
;
return
result
;
|
我们重点看下这个减容的过程:
1
2
3
4
5
6
7
|
if
(
2
*
length
<=
capacity
)
{
// If more than half the elements won't be used, trim the array.
isolate
->
heap
(
)
->
RightTrimFixedArray
(
*
backing_store
,
capacity
-
length
)
;
}
else
{
// Otherwise, fill the unused tail with holes.
BackingStore
::
cast
(
*
backing_store
)
->
FillWithHoles
(
length
,
old_length
)
;
}
|
如果容量大于等于length的2倍,则进行容量调整,否则用holes对象填充。第三行的rightTrim函数,会算出需要释放的空间大小,并做标记,并等待GC回收:
1
2
3
4
5
|
int
bytes_to_trim
=
elements_to_trim
*
element_size
;
// Calculate location of new array end.
Address
old_end
=
object
->
address
(
)
+
object
->
Size
(
)
;
Address
new_end
=
old_end
-
bytes_to_trim
;
CreateFillerObjectAt
(
new_end
,
bytes_to_trim
,
ClearRecordedSlots
::
kYes
)
;
|
也就是说,当数组的元素个数小于容量的一半时,就会进行减少的操作,将容量调整为实际的大小。
4. shift和splice数组中间的操作
push和pop都是在数组末尾操作,相对比较简单,而shfit、unshfit、splice是在数组的开始或者中间进行操纵。我们来看一下,如果是这种情况的又是如何调整数组元素的。
(1)shift是出队,即删除并返回数组的第一个元素。shift和pop调的都是同样的删除函数,只不过shift传的删除的postion是AT_STRT,源码里面会判断如果是AT_START的话,会把元素进行移动:
1
2
3
4
|
if
(
remove_position
==
AT_START
)
{
Subclass
::
MoveElements
(
isolate
,
receiver
,
backing_store
,
0
,
1
,
new_length
,
0
,
0
)
;
}
|
从1的位置移到0的位置,如上面第2行的第4、5个参数,这个move将会调leftTrim,和上面的rightTrim相反:
1
2
3
|
*
dst_elms
.
location
(
)
=
BackingStore
::
cast
(
heap
->
LeftTrimFixedArray
(
*
dst_elms
,
src_index
)
)
;
receiver
->
set_elements
(
*
dst_elms
)
;
|
(2)unshfit在数组的开始位置插入元素,首先要判断容量是否足够存放,如果不够,将容量扩展为老容量的1.5倍加16,然后把老元素移到新的内存空间偏移为unshift元素个数的位置,也就是说要腾出起始的空间放unshfit传进来的元素,如果空间足够了,则直接执行memmove移动内存空间,最后再把unshif传进来的参数copy到开始的位置:
1
2
3
4
5
|
int
insertion_index
=
add_position
==
AT
_START
?
0
:
length
;
// Copy the arguments to the start.
Subclass
::
CopyArguments
(
args
,
backing_store
,
add_size
,
1
,
insertion_index
)
;
// Set the length.
receiver
->
set_length
(
Smi
::
FromInt
(
new_length
)
)
;
|
并更新array的length。
(3)splice的操作已经几乎不用去看源码了,通过shift和unshift的操作是怎么样的,就可以想象到它的执行过程是怎样的,只是shift/unshfit操作的index是0,而splice可以指定index。具体代码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
// Delete and move elements to make space for add_count new elements.
if
(
add_count
<
delete_count
)
{
Subclass
::
SpliceShrinkStep
(
isolate
,
receiver
,
backing_store
,
start
,
delete_count
,
add_count
,
length
,
new_length
)
;
}
else
if
(
add_count
>
delete_count
)
{
backing_store
=
Subclass
::
SpliceGrowStep
(
isolate
,
receiver
,
backing_store
,
start
,
delete_count
,
add_count
,
length
,
new_length
)
;
}
// Copy over the arguments.
Subclass
::
CopyArguments
(
args
,
backing_store
,
add_count
,
3
,
start
)
;
|
它需要先shrink或者grow中间元素的空间,以适应增加元素比删除元素少或者多的情况,然后进行容量调整和移动元素。
接着再来看下两个“小清新”的函数
5. Join和Sort
说它们是小清新,是因为它们是用JS实现的,然后再用wasm打包成native code。不过,join的实现逻辑并不简单,因为array的元素本身具有多样化,可能为慢元素或者快元素,还可能带有循环引用,对于慢元素,需要先排下序:
1
|
var
keys
=
GetSortedArrayKeys
(
array
,
%
GetArrayKeys
(
array
,
length
)
)
;
|
预处理完之后,最后创建一个字符串数组,用连接符连起来:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
// Construct an array for the elements.
var
elements
=
new
InternalArray
(
length
)
;
for
(
var
i
=
0
;
i
<
length
;
i
++
)
{
elements
[
i
]
=
ConvertToString
(
use_locale
,
array
[
i
]
)
;
}
if
(
separator
===
''
)
{
return
%
StringBuilderConcat
(
elements
,
length
,
''
)
;
}
else
{
return
%
StringBuilderJoin
(
elements
,
length
,
separator
)
;
}
|
而sort函数是用的快速排序:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
function
ArraySort
(
comparefn
)
{
CHECK_OBJECT_COERCIBLE
(
this
,
"Array.prototype.sort"
)
;
%
Log
(
"js/array.js execute ArraySort"
)
;
//手动添加的log打印,确保执行的是这里
var
array
=
TO_OBJECT
(
this
)
;
var
length
=
TO_LENGTH
(
array
.
length
)
;
return
InnerArraySort
(
array
,
length
,
comparefn
)
;
}
|
当数组元素的个数不超过10个时,是用的插入排序:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
function
InnerArraySort
(
array
,
length
,
comparefn
)
{
// In-place QuickSort algorithm.
// For short (length <= 10) arrays, insertion sort is used for efficiency.
function
QuickSort
(
a
,
from
,
to
)
{
var
third_index
=
0
;
while
(
true
)
{
// Insertion sort is faster for short arrays.
if
(
to
-
from
<=
10
)
{
InsertionSort
(
a
,
from
,
to
)
;
return
;
}
//other code ...
}
}
}
|
快速排序算法里面有一个比较重要的地方是选择枢纽元素,最简单的是每次都是选取第一个元素,或者中间的元素,在源码里面是这样选择的:
1
2
3
4
5
|
if
(
to
-
from
>
1000
)
{
third_index
=
GetThirdIndex
(
a
,
from
,
to
)
;
}
else
{
third_index
=
from
+
(
(
to
-
from
)
>>
1
)
;
}
|
如果元素个数在1000以内,则使用它们的中间元素,否则要算一下, 这个算法比较有趣:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
function
GetThirdIndex
(
a
,
from
,
to
)
{
var
t_array
=
new
InternalArray
(
)
;
// Use both 'from' and 'to' to determine the pivot candidates.
var
increment
=
200
+
(
(
to
-
from
)
&
15
)
;
var
j
=
0
;
from
+=
1
;
to
-=
1
;
for
(
var
i
=
from
;
i
<
to
;
i
+=
increment
)
{
t_array
[
j
]
=
[
i
,
a
[
i
]
]
;
j
++
;
}
t_array
.
sort
(
function
(
a
,
b
)
{
return
comparefn
(
a
[
1
]
,
b
[
1
]
)
;
}
)
;
var
third_index
=
t_array
[
t_array
.
length
>>
1
]
[
0
]
;
return
third_index
;
}
|
先取一个递增间距200~215之间,再循环取出原元素里面落到这个间距的元素,放到一个新的数组里面(这个数组是C++里面的数组),然后排下序,取中间的元素。因为枢纽元素的刚好是所有元素的中位数时,排序的效果最好,而这里是取出少数元素的中位数,类似于抽样模拟,缺点是它得再借助另外的排序算法。
最后再比较一下Array和线性链接的速度。
6. Array和线性链接的速度
线性链接是一种非连续存储的数据结构,每个元素都有一个指针指向它的下一个元素,所以它删除元素的时候不需要移动其它元素,也不需要考虑扩容的事情,但是它的查找比较慢。我们实现一个简单的List和Array进行比较。
List的每个节点用一个Node表示:
1
2
3
4
5
6
|
class
Node
{
constructor
(
value
,
next
)
{
this
.
value
=
value
;
this
.
next
=
next
;
}
}
|
每个List都有一个头指针指向第一个元素,和一个length记录它的长度:
1
2
3
4
5
6
7
|
class
List
{
constructor
(
)
{
this
.
head
=
null
;
this
.
tail
=
null
;
this
.
length
=
0
;
}
}
|
然后实现它的push和unshift函数:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
class
List
{
unshift
(
value
)
{
return
this
.
insert
(
0
,
value
)
;
}
push
(
value
)
{
if
(
this
.
head
===
null
)
{
this
.
head
=
new
Node
(
value
,
this
.
tail
)
;
this
.
length
++
;
}
else
{
this
.
insert
(
this
.
length
,
value
)
;
}
return
this
.
length
;
}
}
|
两个函数都会调一个通用的insert函数:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
insert
(
index
,
value
)
{
var
insertPos
=
this
.
head
;
//找到需要插入的位置的节点
for
(
var
i
=
0
;
i
<
index
-
1
;
i
++
)
{
insertPos
=
insertPos
.
next
;
}
var
node
=
null
;
if
(
index
===
0
)
{
node
=
new
Node
(
value
,
this
.
head
)
;
this
.
head
=
node
;
}
else
{
node
=
new
Node
(
value
,
insertPos
.
next
)
;
insertPos
.
next
=
node
;
}
this
.
length
++
;
return
value
;
}
|
有了这个List之后,就可以初始化一个list和array:
1
2
3
4
5
6
|
var
list
=
new
List
(
)
;
var
arr
=
[
]
;
for
(
var
i
=
0
;
i
<
100
;
i
++
)
{
list
.
push
(
i
)
;
arr
.
push
(
i
)
;
}
|
可以来比较这个List和Array的存储方式,非连续和连续的区别:
然后用下面的代码比较List和Array在数组起始位置插入元素的操作时间:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
var
count
=
10000
;
console
.
time
(
"list unshfit"
)
;
for
(
var
i
=
0
;
i
<
count
;
i
++
)
{
list
.
unshift
(
i
)
;
}
console
.
timeEnd
(
"list unshfit"
)
;
console
.
time
(
"array unshfit"
)
;
for
(
var
i
=
0
;
i
<
count
;
i
++
)
{
arr
.
unshift
(
i
)
;
}
console
.
timeEnd
(
"array unshfit"
)
;
|
再比较从正中间位置插入元素的时间:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
console
.
time
(
"list insert middle with index"
)
;
for
(
var
i
=
0
;
i
<
count
;
i
++
)
{
insertPos
=
list
.
insert
(
list
.
length
>>
1
,
i
)
;
}
console
.
timeEnd
(
"list insert middle with index"
)
;
console
.
time
(
"array insert middle"
)
;
for
(
var
i
=
0
;
i
<
count
;
i
++
)
{
arr
.
splice
(
arr
.
length
>>
1
,
0
,
i
)
;
}
console
.
timeEnd
(
"array insert middle"
)
;
|
运行可以得到以下表格:
可以看到在队首插入元素,使用线性链接List的时间将会数量级的优于Array。如果是在中间位置插入的话,由于 List的查找花费了很多时间,导致总时间明显高于Array。但是如果在插入的时候,记住上一次的位置,那么List又会明显快于Array。如下换成记录插入的位置:
1
2
3
4
5
6
|
console
.
time
(
"list insert middle with pos"
)
;
var
insertPos
=
list
.
getNode
(
list
.
length
>>
1
)
;
for
(
var
i
=
0
;
i
<
count
;
i
++
)
{
insertPos
=
list
.
insertFromNode
(
insertPos
,
i
)
;
}
console
.
timeEnd
(
"list insert middle with pos"
)
;
|
时间比较List又快于Array:
综上,本文介绍了JS Array的实现,特别是它的操作函数,分析了它是怎么调整容量和移动元素的,并用了一个线性链接进行比较。Array的实现用了三种语言:汇编、C++和JS,最常用的如push用了汇编实现,比较常用的如pop/splice等用了C++,较为少用的如join/sort用了JS。
Array为快元素即普通的数组时,增删元素操作需要不断的扩容、减容和调整元素的位置。特别是当不断地在起始位置插入元素时,和链表相比,这种时间效率还是比较低下的。如果使用的场景是要根据index删除元素,使用Array还是有优势,但是若能够很快定位到删除元素的位置,链表毫无疑问是更合适的。
相关阅读:
- 从Chrome源码看浏览器如何构建DOM树
- 从Chrome源码看浏览器的事件机制
- 从Chrome源码看浏览器如何计算CSS
- 从Chrome源码看浏览器如何layout布局
- 从Chrome源码看JS Object的实现