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JavaScript 配列メソッドの背後にあるアルゴリズム

Susan Sarandon
Susan Sarandon
Nov 03, 2024 am 07:10 AM

Algorithms Behind JavaScript Array Methods

JavaScript 配列メソッドの背後にあるアルゴリズム。

JavaScript 配列には、配列内のデータの操作と取得を可能にするさまざまな組み込みメソッドが付属しています。アウトラインから抽出された配列メソッドのリストは次のとおりです:

  1. concat()
  2. 結合()
  3. fill()
  4. 含む()
  5. indexOf()
  6. リバース()
  7. ソート()
  8. スプライス()
  9. at()
  10. copyWithin()
  11. フラット()
  12. Array.from()
  13. findLastIndex()
  14. forEach()
  15. 毎回()
  16. エントリ()
  17. 値()
  18. toReversed() (元の配列を変更せずに配列の逆コピーを作成します)
  19. toSorted() (元の配列を変更せずに配列の並べ替えられたコピーを作成します)
  20. toSpliced() (元の配列を変更せずに要素を追加または削除して新しい配列を作成します)
  21. with() (特定の要素が置換された配列のコピーを返します)
  22. Array.fromAsync()
  23. Array.of()
  24. マップ()
  25. flatMap()
  26. reduce()
  27. reduceRight()
  28. いくつか()
  29. find()
  30. findIndex()
  31. findLast()

各 JavaScript 配列メソッドに使用される一般的なアルゴリズムを詳しく説明します。

1.concat()

  • アルゴリズム: 線形追加/マージ
  • 時間計算量: O(n) (n はすべての配列の合計長です)
  • 内部で反復を使用して新しい配列を作成し、要素をコピーします 
// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};
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2.結合()

  • アルゴリズム: 文字列連結による線形トラバーサル
  • 時間計算量: O(n)
  • 配列要素を反復処理し、結果の文字列を構築します 
// join()
Array.prototype.myJoin = function(separator = ',') {
  let result = '';
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    result += this[i];
    if (i < this.length - 1) result += separator;
  }
  return result;
};
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3.fill()

  • アルゴリズム: 代入を伴う線形トラバース
  • 時間計算量: O(n)
  • 値の割り当てによる単純な反復 
// fill()
Array.prototype.myFill = function(value, start = 0, end = this.length) {
  for (let i = start; i < end; i++) {
    this[i] = value;
  }
  return this;
};
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4. include()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 要素が見つかるか終わりに達するまで順次スキャン 
// includes()
Array.prototype.myIncludes = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement || (Number.isNaN(this[i]) && Number.isNaN(searchElement))) {
      return true;
    }
  }
  return false;
};
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5.indexOf()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 開始から一致が見つかるまでの連続スキャン 
// indexOf()
Array.prototype.myIndexOf = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement) return i;
  }
  return -1;
};
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6. リバース()

  • アルゴリズム: 2 ポイントの交換
  • 時間計算量: O(n/2)
  • 要素を開始/終了から内側に向​​かって入れ替えます 
// reverse()
Array.prototype.myReverse = function() {
  let left = 0;
  let right = this.length - 1;

  while (left < right) {
    // Swap elements
    const temp = this[left];
    this[left] = this[right];
    this[right] = temp;
    left++;
    right--;
  }

  return this;
};
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7. ソート()

  • アルゴリズム: 通常は TimSort (マージ ソートと挿入ソートのハイブリッド)
  • 時間計算量: O(n log n)
  • 最新のブラウザは適応型並べ替えアルゴリズムを使用しています 
// sort()
Array.prototype.mySort = function(compareFn) {
  // Implementation of QuickSort for simplicity
  // Note: Actual JS engines typically use TimSort
  const quickSort = (arr, low, high) => {
    if (low < high) {
      const pi = partition(arr, low, high);
      quickSort(arr, low, pi - 1);
      quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
  };

  const partition = (arr, low, high) => {
    const pivot = arr[high];
    let i = low - 1;

    for (let j = low; j < high; j++) {
      const compareResult = compareFn ? compareFn(arr[j], pivot) : String(arr[j]).localeCompare(String(pivot));
      if (compareResult <= 0) {
        i++;
        [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
      }
    }
    [arr[i + 1], arr[high]] = [arr[high], arr[i + 1]];
    return i + 1;
  };

  quickSort(this, 0, this.length - 1);
  return this;
};
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8.スプライス()

  • アルゴリズム: 線形配列変更
  • 時間計算量: O(n)
  • 要素をシフトし、配列をその場で変更します 
// splice()
Array.prototype.mySplice = function(start, deleteCount, ...items) {
  const len = this.length;
  const actualStart = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  const actualDeleteCount = Math.min(Math.max(deleteCount || 0, 0), len - actualStart);

  // Store deleted elements
  const deleted = [];
  for (let i = 0; i < actualDeleteCount; i++) {
    deleted[i] = this[actualStart + i];
  }

  // Shift elements if necessary
  const itemCount = items.length;
  const shiftCount = itemCount - actualDeleteCount;

  if (shiftCount > 0) {
    // Moving elements right
    for (let i = len - 1; i >= actualStart + actualDeleteCount; i--) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  } else if (shiftCount < 0) {
    // Moving elements left
    for (let i = actualStart + actualDeleteCount; i < len; i++) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  }

  // Insert new items
  for (let i = 0; i < itemCount; i++) {
    this[actualStart + i] = items[i];
  }

  this.length = len + shiftCount;
  return deleted;
};
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9.at()

  • アルゴリズム: 直接インデックス アクセス
  • 時間計算量: O(1)
  • 境界チェックを備えた単純な配列のインデックス付け 
// at()
Array.prototype.myAt = function(index) {
  const actualIndex = index >= 0 ? index : this.length + index;
  return this[actualIndex];
};
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10.copyWithin()

  • アルゴリズム: ブロックメモリコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 内部メモリのコピーとシフト操作 
// copyWithin()
Array.prototype.myCopyWithin = function(target, start = 0, end = this.length) {
  const len = this.length;
  let to = target < 0 ? Math.max(len + target, 0) : Math.min(target, len);
  let from = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  let final = end < 0 ? Math.max(len + end, 0) : Math.min(end, len);
  const count = Math.min(final - from, len - to);

  // Copy to temporary array to handle overlapping
  const temp = new Array(count);
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    temp[i] = this[from + i];
  }

  for (let i = 0; i < count; i++) {
    this[to + i] = temp[i];
  }

  return this;
};
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11.フラット()

  • アルゴリズム: 再帰的深さ優先トラバーサル
  • 時間計算量: 単一レベルの場合は O(n)、深さ d の場合は O(d*n)
  • ネストされた配列を再帰的に平坦化します 
// flat()
Array.prototype.myFlat = function(depth = 1) {
  const flatten = (arr, currentDepth) => {
    const result = [];
    for (const item of arr) {
      if (Array.isArray(item) && currentDepth < depth) {
        result.push(...flatten(item, currentDepth + 1));
      } else {
        result.push(item);
      }
    }
    return result;
  };

  return flatten(this, 0);
};
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12. Array.from()

  • アルゴリズム: 反復とコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 反復可能な配列から新しい配列を作成します 
// Array.from()
Array.myFrom = function(arrayLike, mapFn) {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < arrayLike.length; i++) {
    result[i] = mapFn ? mapFn(arrayLike[i], i) : arrayLike[i];
  }
  return result;
};
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13. findLastIndex()

  • アルゴリズム: 逆線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 最後から一致が見つかるまで順次スキャン 
// findLastIndex()
Array.prototype.myFindLastIndex = function(predicate) {
  for (let i = this.length - 1; i >= 0; i--) {
    if (predicate(this[i], i, this)) return i;
  }
  return -1;
};
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14.forEach()

  • アルゴリズム: 線形反復
  • 時間計算量: O(n)
  • コールバック実行による単純な反復 
// forEach()
Array.prototype.myForEach = function(callback) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this) {  // Skip holes in sparse arrays
      callback(this[i], i, this);
    }
  }
};
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15. 毎()

アルゴリズム: ショートリニアスキャン
時間計算量: O(n)
最初の false 条件で停止します

// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};
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16. エントリー()

  • アルゴリズム: イテレータープロトコルの実装
  • 時間計算量: 作成の場合は O(1)、完全な反復の場合は O(n)
  • 反復子オブジェクトを作成します 
// join()
Array.prototype.myJoin = function(separator = ',') {
  let result = '';
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    result += this[i];
    if (i < this.length - 1) result += separator;
  }
  return result;
};
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17. 値()

  • アルゴリズム: イテレータープロトコルの実装
  • 時間計算量: 作成の場合は O(1)、完全な反復の場合は O(n)
  • 値のイテレータを作成します 
// fill()
Array.prototype.myFill = function(value, start = 0, end = this.length) {
  for (let i = start; i < end; i++) {
    this[i] = value;
  }
  return this;
};
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18.toReversed()

  • アルゴリズム: 逆反復によるコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 新しい反転配列を作成します 
// includes()
Array.prototype.myIncludes = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement || (Number.isNaN(this[i]) && Number.isNaN(searchElement))) {
      return true;
    }
  }
  return false;
};
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19. toSorted()

  • アルゴリズム: コピーして TimSort
  • 時間計算量: O(n log n)
  • 標準の並べ替えを使用して並べ替えられたコピーを作成します 
// indexOf()
Array.prototype.myIndexOf = function(searchElement, fromIndex = 0) {
  const startIndex = fromIndex >= 0 ? fromIndex : Math.max(0, this.length + fromIndex);
  for (let i = startIndex; i < this.length; i++) {
    if (this[i] === searchElement) return i;
  }
  return -1;
};
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20. toSpliced()

  • アルゴリズム: 変更を加えてコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 変更されたコピーを作成します 
// reverse()
Array.prototype.myReverse = function() {
  let left = 0;
  let right = this.length - 1;

  while (left < right) {
    // Swap elements
    const temp = this[left];
    this[left] = this[right];
    this[right] = temp;
    left++;
    right--;
  }

  return this;
};
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21.()付き

  • アルゴリズム: 単一の変更を伴う浅いコピー
  • 時間計算量: O(n)
  • 1 つの要素を変更してコピーを作成します 
// sort()
Array.prototype.mySort = function(compareFn) {
  // Implementation of QuickSort for simplicity
  // Note: Actual JS engines typically use TimSort
  const quickSort = (arr, low, high) => {
    if (low < high) {
      const pi = partition(arr, low, high);
      quickSort(arr, low, pi - 1);
      quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
  };

  const partition = (arr, low, high) => {
    const pivot = arr[high];
    let i = low - 1;

    for (let j = low; j < high; j++) {
      const compareResult = compareFn ? compareFn(arr[j], pivot) : String(arr[j]).localeCompare(String(pivot));
      if (compareResult <= 0) {
        i++;
        [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
      }
    }
    [arr[i + 1], arr[high]] = [arr[high], arr[i + 1]];
    return i + 1;
  };

  quickSort(this, 0, this.length - 1);
  return this;
};
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22. Array.fromAsync()

  • アルゴリズム: 非同期反復と収集
  • 時間計算量: O(n) 非同期操作
  • Promise と非同期イテラブルを処理します 
// splice()
Array.prototype.mySplice = function(start, deleteCount, ...items) {
  const len = this.length;
  const actualStart = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  const actualDeleteCount = Math.min(Math.max(deleteCount || 0, 0), len - actualStart);

  // Store deleted elements
  const deleted = [];
  for (let i = 0; i < actualDeleteCount; i++) {
    deleted[i] = this[actualStart + i];
  }

  // Shift elements if necessary
  const itemCount = items.length;
  const shiftCount = itemCount - actualDeleteCount;

  if (shiftCount > 0) {
    // Moving elements right
    for (let i = len - 1; i >= actualStart + actualDeleteCount; i--) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  } else if (shiftCount < 0) {
    // Moving elements left
    for (let i = actualStart + actualDeleteCount; i < len; i++) {
      this[i + shiftCount] = this[i];
    }
  }

  // Insert new items
  for (let i = 0; i < itemCount; i++) {
    this[actualStart + i] = items[i];
  }

  this.length = len + shiftCount;
  return deleted;
};
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23. Array.of()

  • アルゴリズム: 配列の直接作成
  • 時間計算量: O(n)
  • 引数から配列を作成します 
// at()
Array.prototype.myAt = function(index) {
  const actualIndex = index >= 0 ? index : this.length + index;
  return this[actualIndex];
};
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24. マップ()

  • アルゴリズム: 変換反復
  • 時間計算量: O(n)
  • 変換された要素を含む新しい配列を作成します 
// copyWithin()
Array.prototype.myCopyWithin = function(target, start = 0, end = this.length) {
  const len = this.length;
  let to = target < 0 ? Math.max(len + target, 0) : Math.min(target, len);
  let from = start < 0 ? Math.max(len + start, 0) : Math.min(start, len);
  let final = end < 0 ? Math.max(len + end, 0) : Math.min(end, len);
  const count = Math.min(final - from, len - to);

  // Copy to temporary array to handle overlapping
  const temp = new Array(count);
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    temp[i] = this[from + i];
  }

  for (let i = 0; i < count; i++) {
    this[to + i] = temp[i];
  }

  return this;
};
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25. flatMap()

  • アルゴリズム: マップの平坦化
  • 時間計算量: O(n*m) ここで、m はマップされた配列の平均サイズです
  • マッピングとフラット化を組み合わせます 
// flat()
Array.prototype.myFlat = function(depth = 1) {
  const flatten = (arr, currentDepth) => {
    const result = [];
    for (const item of arr) {
      if (Array.isArray(item) && currentDepth < depth) {
        result.push(...flatten(item, currentDepth + 1));
      } else {
        result.push(item);
      }
    }
    return result;
  };

  return flatten(this, 0);
};
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26.reduce()

  • アルゴリズム: 線形累積
  • 時間計算量: O(n)
  • コールバックによる逐次蓄積 
// Array.from()
Array.myFrom = function(arrayLike, mapFn) {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < arrayLike.length; i++) {
    result[i] = mapFn ? mapFn(arrayLike[i], i) : arrayLike[i];
  }
  return result;
};
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27.reduceRight()

  • アルゴリズム: 逆線形累積
  • 時間計算量: O(n)
  • 右から左への累積 
// findLastIndex()
Array.prototype.myFindLastIndex = function(predicate) {
  for (let i = this.length - 1; i >= 0; i--) {
    if (predicate(this[i], i, this)) return i;
  }
  return -1;
};
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28. いくつか()

  • アルゴリズム: ショートリニアスキャン
  • 時間計算量: O(n)
  • 最初の true 条件で停止します 
// forEach()
Array.prototype.myForEach = function(callback) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this) {  // Skip holes in sparse arrays
      callback(this[i], i, this);
    }
  }
};
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29.find()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 条件が満たされるまで順次スキャン 
// every()
Array.prototype.myEvery = function(predicate) {
  for (let i = 0; i < this.length; i++) {
    if (i in this && !predicate(this[i], i, this)) {
      return false;
    }
  }
  return true;
};
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30.findIndex()

  • アルゴリズム: 線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 一致条件の連続スキャン 
// entries()
Array.prototype.myEntries = function() {
  let index = 0;
  const array = this;

  return {
    [Symbol.iterator]() {
      return this;
    },
    next() {
      if (index < array.length) {
        return { value: [index, array[index++]], done: false };
      }
      return { done: true };
    }
  };
};
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31.findLast()

  • アルゴリズム: 逆線形探索
  • 時間計算量: O(n)
  • 最後から順にスキャン 
// concat()
Array.prototype.myConcat = function(...arrays) {
  const result = [...this];
  for (const arr of arrays) {
    for (const item of arr) {
      result.push(item);
    }
  }
  return result;
};
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リクエストされた 31 個の配列メソッドすべての完全な実装を提供しました。

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一緒にソフトウェア エンジニアリングの世界を深く掘り下げてみましょう!私は、JavaScript、TypeScript、Node.js、React、Next.js、データ構造、アルゴリズム、Web 開発などに関する洞察を定期的に共有しています。スキルを向上させたいと考えている場合でも、エキサイティングなトピックで共同作業したいと考えている場合でも、私はあなたとつながり、一緒に成長したいと思っています。

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javascriptの分解：それが何をするのか、なぜそれが重要なのか javascriptの分解：それが何をするのか、なぜそれが重要なのか Apr 09, 2025 am 12:07 AM

JavaScriptは現代のWeb開発の基礎であり、その主な機能には、イベント駆動型のプログラミング、動的コンテンツ生成、非同期プログラミングが含まれます。 1）イベント駆動型プログラミングにより、Webページはユーザー操作に応じて動的に変更できます。 2）動的コンテンツ生成により、条件に応じてページコンテンツを調整できます。 3）非同期プログラミングにより、ユーザーインターフェイスがブロックされないようにします。 JavaScriptは、Webインタラクション、シングルページアプリケーション、サーバー側の開発で広く使用されており、ユーザーエクスペリエンスとクロスプラットフォーム開発の柔軟性を大幅に改善しています。

誰がより多くのPythonまたはJavaScriptを支払われますか？ 誰がより多くのPythonまたはJavaScriptを支払われますか？ Apr 04, 2025 am 12:09 AM

スキルや業界のニーズに応じて、PythonおよびJavaScript開発者には絶対的な給与はありません。 1. Pythonは、データサイエンスと機械学習でさらに支払われる場合があります。 2。JavaScriptは、フロントエンドとフルスタックの開発に大きな需要があり、その給与もかなりです。 3。影響要因には、経験、地理的位置、会社の規模、特定のスキルが含まれます。

Shiseidoの公式Webサイトのように、視差スクロールと要素のアニメーション効果を実現する方法は？ または： Shiseidoの公式Webサイトのようにスクロールするページを伴うアニメーション効果をどのように実現できますか？ Shiseidoの公式Webサイトのように、視差スクロールと要素のアニメーション効果を実現する方法は？ または： Shiseidoの公式Webサイトのようにスクロールするページを伴うアニメーション効果をどのように実現できますか？ Apr 04, 2025 pm 05:36 PM

この記事の視差スクロールと要素のアニメーション効果の実現に関する議論では、Shiseidoの公式ウェブサイト（https://www.shisido.co.co.jp/sb/wonderland/）と同様の達成方法について説明します。

JavaScriptの進化：現在の傾向と将来の見通し JavaScriptの進化：現在の傾向と将来の見通し Apr 10, 2025 am 09:33 AM

JavaScriptの最新トレンドには、TypeScriptの台頭、最新のフレームワークとライブラリの人気、WebAssemblyの適用が含まれます。将来の見通しは、より強力なタイプシステム、サーバー側のJavaScriptの開発、人工知能と機械学習の拡大、およびIoTおよびEDGEコンピューティングの可能性をカバーしています。

JavaScriptを使用して、同じIDを持つArray要素を1つのオブジェクトにマージする方法は？ JavaScriptを使用して、同じIDを持つArray要素を1つのオブジェクトにマージする方法は？ Apr 04, 2025 pm 05:09 PM

同じIDを持つ配列要素をJavaScriptの1つのオブジェクトにマージする方法は？データを処理するとき、私たちはしばしば同じIDを持つ必要性に遭遇します...

JavaScriptエンジン：実装の比較 JavaScriptエンジン：実装の比較 Apr 13, 2025 am 12:05 AM

さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析：ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析：抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル：JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行：マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

フロントエンド開発でVSCodeと同様に、パネルドラッグアンドドロップ調整機能を実装する方法は？ フロントエンド開発でVSCodeと同様に、パネルドラッグアンドドロップ調整機能を実装する方法は？ Apr 04, 2025 pm 02:06 PM

フロントエンドのVSCodeと同様に、パネルドラッグアンドドロップ調整機能の実装を調べます。フロントエンド開発では、VSCODEと同様のVSCODEを実装する方法...

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