Як цьому запобігти? (2/3)

Для того щоб запобігти такій ситуації існує старий і прекрасний лайфхак - купити кращий комп'ютер - використати Map.

Тобто трансформувати масив сутностей по якому у нас ведеться пошук у словник. Для того щоб знайти елемент у масиві, в гіршому випадку потрібно прочесати весь масив (N операцйі де N довжина масиву). А для словника це умовно одна операція, тобто складність змінюється з N на 1. Що, на попередньому прикладі дає нам 2000 операцій замість 120 мільйонів. Не так і погано?

Реалізувати це дуже просто:

// Перетворимо масив цін на словник цін
// Де ключем буде id ноутбуку
const pricesMap = prices.reduce((acc, price) => {
  const { entityId } = price;
  acc.has(entityId)
    ? acc.get(entityId)?.push(price)
    : acc.set(price.entityId, [price]);

  return acc;
}, new Map<number, PriceHistory[]>());

В цьому коді ми проходимо по усім цінам і створюємо на їх основі словник. Все що нам залишається це звернутися до цього словника під час формування моделі ноутбуку:

return notes.map((notebook) => ({
  ...notebook,
  prices: pricesMap.get(notebook.id),
}));

Як бачите - не складно. Але розмови, коли ми говоримо про швидкодію, нічого не варті - завжди треба міряти. Тому я зібрав цей код, протестував його на JsBench і вийшло, що перша реалізація на 98% повільніша ніж версія з Map. Якби ноутбуки продавалися з такою знижкою я б купив собі два :)

Так що, тепер переводимо все на мапи?

@reactbeginners