面试题：JavaScript算术表达式优化之数据类型转换与性能

Question

假设有一个函数接收两个参数`a`和`b`，可能是数字字符串或数字类型。函数需要返回`a`和`b`相加的结果。请编写该函数，并说明在这个过程中可能涉及的数据类型转换以及如何优化以提高性能。同时，分析不同数据类型转换方式对算术表达式执行效率的影响。

Answer 1

def add_numbers(a, b):
    try:
        # 尝试将参数转换为数字类型
        if isinstance(a, str):
            a = float(a) if '.' in a else int(a)
        if isinstance(b, str):
            b = float(b) if '.' in b else int(b)
        return a + b
    except ValueError:
        # 如果转换失败，抛出异常
        raise ValueError("无法将参数转换为数字类型")

数据类型转换

1. 字符串转数字：在Python中，可以使用int()函数将整数形式的字符串转换为整数，使用float()函数将浮点数形式的字符串转换为浮点数。例如int('123')，float('3.14')。在上述代码中，先判断字符串中是否包含小数点，若包含则使用float()转换，否则使用int()转换，以尽可能精确地转换数据类型。
2. 隐式转换：当不同类型的数字（如整数和浮点数）进行运算时，Python会自动将整数转换为浮点数再进行运算，例如3 + 2.5，整数3会被隐式转换为浮点数3.0再进行加法运算。

性能优化

1. 减少类型判断次数：在代码中，先对a和b分别进行一次类型判断并转换，而不是每次使用a或b时都进行判断，减少不必要的开销。
2. 提前结束：如果参数已经是数字类型，直接进行运算，避免不必要的转换。

不同数据类型转换方式对算术表达式执行效率的影响

1. 直接转换：像int('123')这样的直接转换方式，当字符串格式正确时效率较高。但如果字符串格式不正确（如int('abc')）会抛出ValueError异常，在需要处理大量数据且字符串格式可能不正确的场景下，频繁的异常处理会带来性能损耗。
2. 异常捕获转换：使用try - except块进行转换，如上述代码，这种方式可以优雅地处理转换失败的情况，但由于异常处理在Python中开销较大，对于确定格式正确的字符串转换，直接转换效率更高；而对于格式不确定的字符串，这种方式虽然牺牲一定性能，但可以保证程序的健壮性。