JavaScript Algorithms: Modern Approaches for Senior Devs

TL;DR

Разбираем ключевые алгоритмы из репозитория javascript-algorithms с фокусом на оптимизации для production. Показываем, как адаптировать академические реализации под реальные задачи, избегая common pitfalls.

Введение

Репозиторий javascript-algorithms — это goldmine для прокачки algorithmic thinking, но многие примеры требуют адаптации под production environment. Мы разберём:

• Когда стоит использовать классические алгоритмы в современных SPA
• Как избежать performance degradation при работе с большими datasets
• Оптимизированные версии алгоритмов с учетом V8 internals

Основная часть

1. Trees: Beyond Basic Implementations

Стандартная реализация BST (Binary Search Tree) часто выглядит так:

class Node {
  constructor(value) {
    this.value = value;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}

class BST {
  insert(value) {
    /* ... */
  }
}

Проблемы в production:

• Нет балансировки → O(n) worst case
• Рекурсия → stack overflow на больших деревьях

Решение: используем AVL tree с iteration-based подходами:

class AVLNode extends Node {
  constructor(value) {
    super(value);
    this.height = 1;
  }
}

class AVLTree {
  #insertIterative(node, value) {
    let current = node;
    const stack = [];
    
    while (true) {
      stack.push(current);
      if (value < current.value) {
        if (!current.left) {
          current.left = new AVLNode(value);
          break;
        }
        current = current.left;
      } else {
        /* ...right branch... */
      }
    }
    
    // Balance check for each node in stack
    this.#balance(stack);
  }
}

2. Sorting: When V8 Optimizations Matter

Сравним производительность сортировок на TypedArrays:

function benchmark() {
  const data = new Float64Array(1_000_000);
  // ...fill with random values
  
  // Native sort
  console.time('native');
  data.sort(); // V8 использует TimSort
  console.timeEnd('native');
  
  // QuickSort
  console.time('quickSort');
  quickSort(data); // Наша реализация
  console.timeEnd('quickSort');
}

Key takeaways:

• Для малых массивов (n < 10) V8 использует insertion sort
• На средних размерах включается TimSort (O(n log n) worst case)
• Кастомные реализации часто проигрывают из-за lack of JIT optimizations

3. Graph Algorithms: Web-Scale Considerations

При работе с graph-based routing в SSR:

function dijkstra(graph, start) {
  const distances = new Map();
  const priorityQueue = new BinaryHeap(); // Оптимизированная куча
  
  // Используем TypedArrays для adjacency list
  const adjList = new Uint32Array(graph.vertexCount * 4);
  
  // ...алгоритм...
}

Оптимизации:

• WebAssembly для compute-intensive частей
• Memory pooling для временных структур
• Pre-allocation буферов

Практическое применение

Case Study: Autocomplete Component

Реализация префиксного поиска с Trie:

class RadixTrie {
  #insert(word) {
    // Компрессия путей для экономии памяти
    let node = this.root;
    for (const char of word) {
      if (!node.children) {
        node.children = new Map(); // Быстрее объекта при частых updates
      }
      // ... 
    }
  }
  
  getSuggestions(prefix) {
    // Используем requestIdleCallback для chunked processing
  }
}

Перфоманс-метрики:

• 10k слов: <5ms lookup
• 1M слов: ~15ms с web worker

Заключение

Классические алгоритмы в JavaScript требуют:

• Адаптации под V8 optimization patterns
• Учета memory constraints в браузере
• Грамотного использования concurrency model

Для глубокого погружения изучите:

• V8 bytecode output для ваших алгоритмов
• Memory profiling при работе с large datasets
• Alternative representations (BitSets, TypedArrays)

Главное правило: сначала измеряйте, затем оптимизируйте. Часто native implementation оказывается быстрее “оптимизированной” кастомной версии.

Источник: https://github.com/login?return_to=%2Ftrekhleb%2Fjavascript-algorithms