Javascript中的数据结构与算法优化直接影响程序的执行效率和内存使用。选择合适的数据结构能显著提升性能，尤其在处理大量数据或高频操作时。关键在于理解每种结构的特点，并结合实际场景进行取舍。

常用数据结构的选择与优化

Javascript原生支持数组、对象、Map、Set等基础结构，每种都有其适用场景。

• 数组（Array）：适合有序列表操作，但频繁的插入删除会影响性能，因为需要移动索引。若需高频增删，考虑链表替代。
• 对象（Object）：以字符串为键的哈希表，读写平均O(1)，但遍历时顺序不可靠，且键只能是字符串或Symbol。
• Map：比Object更优的键值对存储，支持任意类型键，保持插入顺序，性能稳定，尤其适合动态键名场景。
• Set：去重利器，插入和查找均为O(1)，替代Array.includes()可避免O(n)遍历。

算法层面的常见优化策略

编写高效代码不仅要选对结构，还需优化逻辑路径。

• 减少嵌套循环：双重循环容易导致O(n²)复杂度。可通过空间换时间，例如用Map缓存已遍历项，将两数之和问题从暴力解法优化到O(n)。
• 提前终止条件：在搜索或判断中，一旦满足条件立即返回，避免无效计算。比如用some()代替filter()做存在性判断。
• 利用排序优势：有序数据可使用二分查找（O(log n)），比线性查找更快。sort()虽成本高，但在多次查询场景下值得预处理。

实际应用中的小技巧

一些细微调整也能带来可观提升。

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• 遍历大数组时，缓存length属性，避免每次访问开销：for (let i = 0, len = arr.length; i < len; i++)。
• 频繁拼接字符串优先使用Array.join('')或模板字符串，而非+=连接。
• 递归深度过大可能引发栈溢出，可改用迭代或尾调用优化（注意浏览器支持）。

基本上就这些。掌握核心数据结构特性，结合具体问题分析时间与空间权衡，就能写出更高效的Javascript代码。不复杂但容易忽略。

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