تلعب البيانات دورًا حاسمًا في الرعاية الصحية. بدءًا من تتبع العلامات الحيوية وحتى تحليل مقاييس الأداء، غالبًا ما يعتمد الأطباء على الخوارزميات لفحص كميات هائلة من البيانات. في JavaScript، يمكن أن يؤثر الاختيار بين استخدام for...in وfor...of على مدى كفاءة تشغيل هذه الخوارزميات، خاصة عند التعامل مع خصائص لا تعد ولا تحصى ومجموعات البيانات الكبيرة.

الأساسيات: من أجل...من ومن أجل...من

لنبدأ بنظرة عامة سريعة.

• for...in: تتكرر هذه الحلقة على كافة الخصائص القابلة للإحصاء للكائن. يتضمن ذلك الخصائص التي تعد جزءًا من الكائن نفسه بالإضافة إلى تلك الموروثة من خلال سلسلة النموذج الأولي.

• for... of : تم تقديمه في ECMAScript 6 (ES6)، تتكرر هذه الحلقة على قيم كائن قابل للتكرار (مثل المصفوفات، والسلاسل، والخرائط، مجموعات، الخ). ولا يشمل الخصائص غير القابلة للإحصاء.

السيناريو 1: تتبع العلامات الحيوية للرياضي باستخدام مصفوفات متفرقة

دعونا نفكر في سيناريو يقوم فيه الطبيب بمراقبة العلامات الحيوية للرياضي خلال فترة ما. لنفترض أن البيانات التي تم جمعها مخزنة في مصفوفة متفرقة، حيث يتم ملء مؤشرات معينة فقط، مما يمثل أوقات جمع البيانات غير المنتظمة.

let vitalSigns = [75, , , 80, , 72]; // Sparse array where some data points are missing

• استخدام لـ...في:

عندما تستخدم for...in للتكرار على هذه المصفوفة، فإنها ستتكرر فوق جميع الخصائص القابلة للتعداد، بما في ذلك تلك الخصائص الفارغة:

for (let index in vitalSigns) {
    console.log(\`Index: ${index}, Value: ${vitalSigns[index]}\`);
}

الإخراج:

Index: 0, Value: 75
Index: 3, Value: 80
Index: 5, Value: 72

هنا، for... يتم التكرار فقط على المؤشرات ذات القيم، مما يؤدي إلى تخطي القيم غير المحددة بشكل فعال. قد يكون هذا أمرًا مرغوبًا عند التركيز على نقاط البيانات الموجودة، ولكنه قد يخفي أيضًا غياب البيانات - وهو اعتبار بالغ الأهمية في تشخيص الرعاية الصحية حيث يمكن أن تكون البيانات المفقودة بنفس أهمية البيانات نفسها.

• استخدام لـ...:

من ناحية أخرى، for... of يتكرر على القيم مباشرة، والتي قد تتضمن قيمًا غير محددة إذا كانت موجودة:

for (let value of vitalSigns) {
    console.log(\`Value: ${value}\`);
}

الإخراج:

Value: 75
Value: undefined
Value: undefined
Value: 80
Value: undefined
Value: 72

في هذه الحالة، يساعد for...of في تحديد نقاط البيانات المفقودة، والتي قد تكون حاسمة بالنسبة للطبيب الذي يقوم بتشخيص الرياضي. على سبيل المثال، إذا كانت بعض العناصر الحيوية مفقودة، فقد يشير ذلك إلى وجود مشكلة في معدات المراقبة أو الحاجة إلى مزيد من التحقيق في حالة الرياضي خلال تلك الأوقات.

السيناريو 2: تحليل البيانات التشخيصية باستخدام الخصائص المخصصة

فكر في سيناريو يتم فيه تخزين البيانات التشخيصية في كائن، مع خصائص إضافية توفر السياق، مثل الوقت من اليوم أو نوع النشاط الذي يؤديه الرياضي.

let diagnostics = {
    heartRate: [70, 75, 80],
    bloodPressure: [120, 125, 130],
    timeOfDay: "morning", // Custom property not part of the core data
    activityType: "running" // Another custom property
};

• استخدام لـ...في:

عند التكرار على هذا الكائن باستخدام for...in، ستتكرر الحلقة على جميع الخصائص القابلة للتعداد، بما في ذلك تلك التي لا تشكل جزءًا مباشرًا من البيانات التشخيصية الأساسية:

for (let key in diagnostics) {
    console.log(\`Key: ${key}, Value: ${diagnostics[key]}\`);
}

الإخراج:

Key: heartRate, Value: 70,75,80
Key: bloodPressure, Value: 120,125,130
Key: timeOfDay, Value: morning
Key: activityType, Value: running

قد يكون هذا مفيدًا إذا كنت بحاجة إلى مراعاة السياق بجانب البيانات. ومع ذلك، إذا كنت مهتمًا فقط بمقاييس التشخيص الأساسية (معدل ضربات القلب وضغط الدم)، فقد يضيف هذا تعقيدًا غير ضروري إلى الخوارزمية الخاصة بك.

• استخدام لـ...:

إذا قمت بتحويل البيانات التشخيصية إلى مجموعة من القيم أو الإدخالات، فيمكنك استخدام for...of للتركيز فقط على البيانات التي تحتاجها:

let diagnosticData = Object.values(diagnostics).slice(0, 2); // Only heartRate and bloodPressure

for (let values of diagnosticData) {
    console.log(\`Values: ${values}\`);
}

الإخراج:

Values: 70,75,80
Values: 120,125,130

هنا، for...of يسمح لك بالتركيز على البيانات دون تشتيت انتباهك بالخصائص الإضافية. وهذا يشبه تركيز الطبيب فقط على المقاييس الحيوية أثناء التشخيص، وتصفية المعلومات الدخيلة لإجراء تقييم أكثر دقة.

اعتبارات تعقيد الوقت: المصفوفات المتفرقة والخصائص التي لا تعد ولا تحصى

في خوارزميات الرعاية الصحية، غالبًا ما تكون الكفاءة ذات أهمية قصوى، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن أن يؤثر الاختيار بين for...in وfor...of على التعقيد الزمني للخوارزمية الخاصة بك.

• المصفوفات المتفرقة: مع for...in، تتخطى الحلقة المؤشرات المفقودة، مما يجعلها أسرع عند التعامل مع المصفوفات المتفرقة. ومع ذلك، فإن هذا التخطي يمكن أن يعني أيضًا تجاهل بعض فجوات البيانات، والتي قد تكون أو لا تكون مرغوبة اعتمادًا على احتياجات التشخيص.

• الخصائص القابلة للإحصاء: for...in سوف يتكرر على جميع الخصائص القابلة للإحصاء، بما في ذلك الخصائص الموروثة. قد يؤدي هذا إلى سلوك غير متوقع إذا لم تكن حذرًا، خاصة في الكائنات المعقدة حيث قد لا تكون بعض الخصائص ذات صلة ببيانات التشخيص الأساسية. هذا هو المكان الذي قد يقدم فيه for...of تكرارًا أكثر وضوحًا وأكثر قابلية للتنبؤ، مع التركيز بشكل صارم على قيم البيانات.

في كلتا الحالتين، يجب أن يعتمد القرار بشأن الحلقة التي سيتم استخدامها على المتطلبات المحددة للخوارزمية الخاصة بك. هل تتطلع إلى معالجة البيانات بكفاءة وتخطي الخصائص غير ذات الصلة، أم أنك بحاجة إلى التأكد من أخذ كل جزء محتمل من المعلومات في الاعتبار، حتى لو كان ذلك يزيد من التعقيد؟

الاستفادة من TypeScript لهياكل بيانات أكثر وضوحًا

بينما توفر JavaScript المرونة، فإن تقديم TypeScript يمكن أن يوفر طبقة إضافية من الوضوح، خاصة في السيناريوهات المعقدة حيث يكون التمييز بين البيانات التشخيصية الأساسية والسياق الإضافي أمرًا بالغ الأهمية.

مكافأة البصيرة

تحديد البيانات التشخيصية الأساسية مقابل البيانات التشخيصية غير الأساسية

يتيح لك TypeScript التحديد الواضح لما يشكل البيانات التشخيصية الأساسية مقابل البيانات غير الأساسية من خلال الواجهات، مما يجعل التعليمات البرمجية الخاصة بك أكثر قابلية للتنبؤ بها وأسهل في العمل معها.

interface DiagnosticData {
    heartRate: number[];
    bloodPressure: number[];
}

interface AthleteDiagnostic extends DiagnosticData {
    timeOfDay: string;
    activityType: string;
}

مثال: استخدام واجهات للوضوح

• تحدد واجهة DiagnosticData بوضوح البيانات الأساسية - معدل ضربات القلب وضغط الدم - التي تعتبر ضرورية لتشخيص الرياضي.
• تعمل واجهة AthleteDiagnostic على توسيع ذلك عن طريق إضافة بيانات غير أساسية، مثل timeOfDay وactivityType، والتي توفر سياقًا قيمًا ولكنها ليست جزءًا من عملية التشخيص الأساسية.

يضمن هذا الفصل أنه عند العمل مع كائن AthleteDiagnostic، يكون من الواضح على الفور ما هي نقاط البيانات التي تعتبر مركزية للتشخيص وأيها تكميلية. يعد هذا الوضوح أمرًا بالغ الأهمية في مجال الرعاية الصحية، حيث يمكن أن يؤدي سوء تفسير البيانات إلى استنتاجات غير صحيحة.

اختيارك

يشبه الاختيار بين for...in وfor...of في JavaScript اختيار أداة التشخيص المناسبة في ذخيرة الطبيب. لكل منها نقاط قوتها، سواء كنت تتعامل مع مصفوفات متفرقة أو كائنات ذات خصائص لا تعد ولا تحصى. في مجال الرعاية الصحية، حيث تعد دقة البيانات وكفاءتها أمرًا بالغ الأهمية - خاصة عند تشخيص الرياضيين - يمكن أن يساعدك فهم هذه الاختلافات في بناء خوارزميات أكثر فعالية تؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى.

يمكن أن يؤدي دمج TypeScript في مشاريع JavaScript الخاصة بك إلى تعزيز الوضوح من خلال التحديد الواضح للبيانات التشخيصية الأساسية مقابل البيانات التشخيصية غير الأساسية، مما يجعل التعليمات البرمجية الخاصة بك أكثر أمانًا وأكثر قابلية للصيانة وأكثر ملاءمة لتطبيقات الرعاية الصحية المعقدة.