と私はコメントで述べている：あなたのアプローチは、この場合には、入力サイズは二次でブルートフォース、です。最適化の可能性はいくつかあります。配列をカテゴリに分割するバイナリ値（すなわちブール値）については、些細なことである。年齢などの数値は、クラスタ化されている可能性があります。範囲に入れる。そして、あなたは、mm759で述べたように、早期打ち切りを決定的に採用すべきです。 TLDR：一番下に表と結論があります。
は、（参考）ブルートフォースのアプローチを考えてみましょう：
// The result is a list of matches [[candidate.id, match.id (or -1)]]
function bruteforce(arr) {
var matches = [];
for(var i = 0; i < arr.length; ++i) {
var candidate = arr[i], num = 12;
var isCandidate = !candidate.isSingle && candidate.isAvailable && candidate.sex == 1;
var cSex = candidate.sex;
var cSexPref = candidate.sexPref;
var cAgeMin = candidate.age - num;
var cAgeMax = candidate.age + num;
var result = !isCandidate ? -1 : arr.reduce(function(p,c,k,a){
return k != i &&
c.sex == cSexPref &&
c.sexPref == cSex &&
!c.isSingle && c.isAvailable &&
c.age <= cAgeMax &&
c.age >= cAgeMin ? k : p;
}, -1);
if(isCandidate)
matches.push([i, result]);
}
return matches;
}
カテゴリーアプローチは、次のようになります。
function useTheCategory(arr) {
// preprocessing the data
var wmNonsingleAvailables = [];
var wwNonsingleAvailables = [];
var mwNonsingleAvailables = [];
var mmNonsingleAvailables = [];
// split the data into categories
arr.forEach(function(c) {
if(!c.isSingle && c.isAvailable) {
if(c.sex == 0) {
if(c.sexPref == 1)
wmNonsingleAvailables.push(c);
else
wwNonsingleAvailables.push(c);
} else {
if(c.sexPref == 0)
mwNonsingleAvailables.push(c);
else
mmNonsingleAvailables.push(c);
}
}
});
var matches = [];
for(var i = 0; i < arr.length; ++i) {
var candidate = arr[i], num = 12;
var isCandidate = !candidate.isSingle && candidate.isAvailable && candidate.sex == 1;
var cSex = candidate.sex;
var cSexPref = candidate.sexPref;
var cAgeMin = candidate.age - num;
var cAgeMax = candidate.age + num;
if(isCandidate) {
var category = null;
// find the relevant category (in this case)
// a more complex approach/split might include multiple categories here
if(cSex == 0) {
if(cSexPref == 1)
category = mwNonsingleAvailables;
else if(cSexPref == 0)
category = wwNonsingleAvailables;
} else if(cSex == 1) {
if(cSexPref == 0)
category = wmNonsingleAvailables;
else if(cSexPref == 1)
category = mmNonsingleAvailables;
}
var result = -1;
if(category == null) {
// always handle the error case...
console.log("logic error: missing category!");
console.log("candidate: " + JSON.stringify(candidate));
} else {
// the tests for matching sex/single/availability are left-overs and not necessarily required,
// they are left in here to show that the reduce is not the culprit of your slowdown
var match = category.reduce(function(p,c,k,a){
return c.id != i &&
c.sex == cSexPref &&
c.sexPref == cSex &&
!c.isSingle && c.isAvailable &&
c.age <= cAgeMax &&
c.age >= cAgeMin ? k : p;
}, -1);
// translate to arr index
if(match != -1)
result = category[match].id;
}
matches.push([i, result]);
}
}
return matches;
}
そして年齢範囲バケットのアプローチは次のようになります。
function useAgeRange(arr) {
// preprocessing the data
var ranges = [1, 2, 3, 4, 5]; // find appropriate ranges to spread the entries evenly (analyse your data, more below...)
var ageBuckets = [];
// find the range of age values
var ageRange = arr.length == 0 ? [0, 0] : arr.reduce(function(p,c) {
var min = c.age < p[0] ? c.age : p[0];
var max = c.age > p[1] ? c.age : p[1];
return [min, max];
}, [arr[0].age, arr[0].age]);
// build the buckets (floor for nicer values)
for(var age = Math.floor(ageRange[0]), maxAge = ageRange[1], step = 0; age <= maxAge; age += step) {
// update step size
if(step == 0)
step = ranges[0];
else
step = ranges[Math.min(ranges.length - 1, ranges.indexOf(step) + 1)];
ageBuckets.push({
nextAge: age + step,
bucket: [],
});
}
function findBucketIndex(age) {
// min i with age < ageBuckets[i].nextAge
for(var i = 0, maxi = ageBuckets.length - 1; i < maxi; ++i)
if(age < ageBuckets[i + 1].nextAge)
return i;
return -1;
}
arr.forEach(function(c) {
ageBuckets[findBucketIndex(c.age)].bucket.push(c);
});
var matches = [];
for(var i = 0; i < arr.length; ++i) {
var candidate = arr[i], num = 12;
var isCandidate = !candidate.isSingle && candidate.isAvailable && candidate.sex == 1;
var cSex = candidate.sex;
var cSexPref = candidate.sexPref;
var cAgeMin = candidate.age - num;
var cAgeMax = candidate.age + num;
if(isCandidate) {
// Find range intersection with ageBuckets
var startBucket = findBucketIndex(cAgeMin);
var endBucket = findBucketIndex(cAgeMax);
if(startBucket < 0) startBucket = 0;
if(endBucket < 0) endBucket = ageBuckets.length - 1;
var result = -1;
// now only search those candidate buckets
for(var b = startBucket; b <= endBucket; ++b) {
var bucket = ageBuckets[b].bucket;
var match = bucket.reduce(function(p,c,k,a){
return c.id != i &&
c.sex == cSexPref &&
c.sexPref == cSex &&
!c.isSingle && c.isAvailable &&
c.age <= cAgeMax &&
c.age >= cAgeMin ? k : p;
}, -1);
// translate to arr index
if(match >= 0)
result = bucket[match].id;
}
matches.push([i, result]);
}
}
return matches;
}
を
2つのアプローチの改善点を示すベンチマークを作成しましたon jsfiddle。どちらも、（でも前処理を含め、値はシステムやブラウザ間で異なります）単独では効果的である：適切であるアプローチを見つけるためにあなたのデータを分析
N Search space Brute force Categories Range buckets
(#matches) (relative timing values)
20000 2500 200 34 140
40000 5000 1400 180 556
80000 10000 5335 659 2582
160000 20000 17000 2450 16900
がすべてです：私のベンチマークは指数分布を生成する（年齢18-20データポイントの28％、21-32別の27％、33-52別の27％、53-77の約18％を残している）。範囲のアプローチは、ほとんどのクエリで24の年齢範囲がデータの55％に及ぶため、上のタイミングで見るようにこの分布をうまく扱っていません（固定のnum = 12年と14のバケットの場合）。
はあなたのアレイコンパクトですか？すなわち、あなたはそれから要素を削除しますか？ローカル変数で 'personArray [i]'を捕捉して（おそらく） '3 * personArray.length'配列へのアクセスを避けることもできます。 – BeyelerStudios
そのコードには「i」とは何ですか？その '.reduce（）'呼び出しのコンテキストは何ですか？実際には、（現代のPC上で実行されているブラウザでは）30,000要素の配列を反復するには4秒かかります。 – Pointy
別のループ内でそのコードを呼び出す場合は、*あなたの問題です。 – Pointy