在处理前端数据逻辑、构建复杂算法或仅仅是进行日常的数据清洗时，我们经常需要面对一个看似简单却非常基础的任务：从一个包含众多数字的数组中找出最大值和最小值。虽然这听起来像是编程入门课的第一章内容，但在 2026 年的 JavaScript 生态系统中，实现这一目标的手段已经发生了深刻的变化。随着 AI 辅助编程的普及和前端应用复杂度的指数级增长，我们需要从更宏观的工程视角来审视这个问题。
在这篇文章中，我们将深入探讨几种在 JavaScript 中查找数组最值的常用策略。从最简洁的语法糖到底层循环的逻辑，再到基于排序的取巧办法，最后我们将视角延伸至 AI 时代的代码协作范式。我们将通过丰富的代码示例和实际场景分析，帮助你彻底理解这些技术的优劣。无论你是初级开发者还是想要巩固基础的高级工程师，我相信你在阅读完这篇文章后，都能在面临类似问题时，游刃有余地选择出最合适的解决方案。
为什么选择正确的方法很重要？
在我们开始敲代码之前，让我们先思考一个问题：为什么我们需要掌握多种方法？直接让 AI 生成不就好了吗？确实，在 2026 年，像 Cursor 或 GitHub Copilot 这样的 AI 编程助手已经能瞬间生成这段代码。但在实际工程中，作为架构师或核心开发者，我们往往需要在代码的简洁性、执行效率以及对内存的占用之间进行权衡。
例如，在处理从 WebAssembly 模块传回的超大型数据集时，微小的性能差异会被放大，甚至阻塞主线程导致 UI 掉帧；而在编写一次性脚本时，代码的可读性可能更为重要。理解底层原理，能让我们更好地驾驭 AI 工具，而不是盲目依赖它们。
方法一：使用 Math 对象与展开运算符（最简洁的现代方案）
JavaScript 内置的 INLINECODEe98cdb06 对象为我们提供了直接的方法来获取数值的最值。INLINECODEedb67304 用于返回最小值，Math.max() 用于返回最大值。然而，默认情况下这些方法不接受数组作为参数，而是接受一组参数列表。
这就是 ES6 中引入的展开运算符大显身手的时候了。它允许我们在期望接收多个参数的地方直接“展开”一个数组。
#### 代码示例：基础用法
// 定义一个包含数字的数组
const prices = [450, 320, 560, 890, 120];
// 使用展开运算符 (...) 将数组元素作为参数传递
const minPrice = Math.min(...prices);
const maxPrice = Math.max(...prices);
console.log(`最低价格是: ${minPrice}`);
// 输出: 最低价格是: 120
console.log(`最高价格是: ${maxPrice}`);
// 输出: 最高价格是: 890
#### 深入解析
在这个例子中，INLINECODE45e08571 实际上被解析引擎转换为了 INLINECODEa09e4df0。这种写法是目前前端社区中最流行、最优雅的单行写法，也是 AI 模型最倾向于生成的代码模式。
#### 实际应用场景与性能陷阱
虽然这种方法非常吸引人，但我们必须要了解它的局限性。
适用场景： 适用于中小型数组（通常长度小于 65,536 个元素，具体取决于 JavaScript 引擎的调用栈大小）。在处理用户输入、DOM 属性集合或一般的业务数据列表时，这是首选方法。
潜在风险： 在某些浏览器中，INLINECODE1cdb2bb7 和 INLINECODE86fa21bb 对参数的数量有限制。如果你尝试在一个包含数百万个元素的数组上使用展开运算符，可能会导致“RangeError: Maximum call stack size exceeded”（栈溢出）。这是因为展开运算符试图将所有元素压入调用栈。
解决方案： 如果数据量非常大，我们建议使用下文提到的循环遍历方法，或者使用 INLINECODE34278d30 方法（虽然展开语法通常优于 INLINECODE1e819694，但在极端旧的运行环境中 .apply 常被提及作为替代）。不过，最稳健的方案永远是手写循环或使用 TypedArrays。
方法二：循环遍历与哨兵值（最高性能的底层方案）
如果你追求极致的性能控制，或者需要处理极其庞大的数据集，传统的 for 循环是永远的神。这种方法不需要额外的函数调用开销，也不会因为数组过长而爆栈。在 2026 年的边缘计算场景下，处理传感器流数据时，这种方法依然是首选。
#### 代码示例：for…of 循环
我们可以初始化两个“哨兵”变量。通常，为了找出最小值，我们将哨兵初始化为 INLINECODE106d5514（正无穷大），这样任何数组中的数字都会比它小；反之，为了找出最大值，我们将其初始化为 INLINECODEb5d937bc（负无穷大）。
const dataPoints = [50, 60, 20, 10, 40];
// 初始化哨兵值
let minVal = Infinity;
let maxVal = -Infinity;
// 使用 for...of 遍历数组
for (const current of dataPoints) {
// 如果当前值小于记录的最小值，更新最小值
if (current maxVal) {
maxVal = current;
}
// 注意：在生产环境中，不要在循环内部打印日志，这会严重影响性能
// console.log("Processing:", current);
}
console.log(`最小元素是: ${minVal}`);
console.log(`最大元素是: ${maxVal}`);
#### 输出结果
最小元素是: 10
最大元素是: 60
#### 为什么使用 Infinity？
你可能会问，为什么不直接用数组的第一个元素来初始化 INLINECODEfdf94a8f 和 INLINECODE85f4b6f8？这是一个很好的问题。如果数组非空，用第一个元素初始化确实没问题。但如果数组是空的，或者我们需要处理包含 INLINECODE9669f439、INLINECODEbf9eb979 的情况，使用 INLINECODE6885df2d 和 INLINECODEe76de203 作为一个“必然被替换”的起始值，逻辑上会更加安全且通用。
方法三：利用 Array.sort() 排序（直观但昂贵的方案）
直觉告诉我们，如果我们将数组从小到大排好序，那么第一个元素就是最小值，最后一个元素就是最大值。这在逻辑上是完全正确的，但在计算机科学中，排序通常是一个“昂贵”的操作。
#### 代码示例：排序获取最值
let scoreList = [50, 60, 20, 10, 40];
// 1. 复制一份数组（防止修改原数组）
// 这是一个好的编程习惯，因为 sort() 会改变原数组
const sortedScores = [...scoreList];
// 2. 进行排序
sortedScores.sort((a, b) => a - b);
// 3. 取首尾元素
const minScore = sortedScores[0];
const maxScore = sortedScores[sortedScores.length - 1];
console.log("排序后的数组:", sortedScores);
console.log(`最低分: ${minScore}, 最高分: ${maxScore}`);
#### 性能分析
这里我们需要重点讨论一下时间复杂度：
- Math.min/Max：时间复杂度通常是 O(n)，因为它只需要遍历一遍数组（不考虑栈溢出问题）。
- 循环遍历：时间复杂度是 O(n)，这是理论上的最优解。
- Array.sort()：时间复杂度通常是 O(n log n)。
这意味着，随着数组规模 n 的增长，排序所需的时间会呈指数级上升。如果你仅仅是为了找最值而对一个拥有 100 万个元素的数组进行排序，这无异于“杀鸡用牛刀”，会造成不必要的 CPU 浪费。
什么时候用这个方法？ 只有当你不仅需要最大值和最小值，还需要对数据进行有序展示（例如制作排行榜、绘制区间图）时，这种方法才是合理的。否则，尽量避免为了取最值而排序。
2026 前沿视角：AI 辅助工程与现代开发范式
作为一名身处 2026 年的开发者，我们不仅要关注代码怎么写，更要关注如何利用现代化的工具链来提升代码质量和开发效率。在处理像“数组最值”这样的基础逻辑时，我们的思维方式已经从单纯的“实现功能”转变为“构建可维护、高鲁棒性的系统”。
#### Vibe Coding（氛围编程）与结对编程的演进
现在的开发流程中，我们经常使用 AI IDE（如 Cursor 或 Windsurf）进行“氛围编程”。当我们需要写一个查找最值的函数时，我们不再是从零开始敲击字符。
实战场景： 假设我们在一个远程协作的项目中，我们需要处理一个可能包含非数字元素的脏数据数组。我们可能会这样与 AI 交互：“嘿，帮我写一个函数，找出这个数组中最小和最大的数字，但要考虑到里面可能有 null 或者字符串，如果数据无效返回默认值。”
AI 生成的代码可能会包含完整的类型检查和防御性编程逻辑。我们要做的，不仅仅是复制粘贴，而是作为 Code Reviewer（代码审查者）去审视这段代码。我们会问自己：这个边界条件处理是否优雅？它是否使用了最合适的算法？这种人机协作的模式，让我们从繁琐的语法记忆中解放出来，将精力集中在业务逻辑和架构设计上。
#### 可观测性与性能监控的融合
在云原生和 Serverless 架构盛行的今天，我们的代码可能运行在边缘节点的微容器中。函数的执行时长直接对应到账单成本。如果我们对一个非常大的数组使用了 Array.sort() 来找最值，虽然功能正常，但可能会导致计费激增。
因此，我们建议在代码中融入“可观测性”思维。对于关键路径上的数据处理，我们可以添加简单的性能埋点：
function findMinMaxWithMetrics(data) {
const start = performance.now();
// ... 核心逻辑 ...
let min = Infinity, max = -Infinity;
for (const num of data) {
if (num max) max = num;
}
const duration = performance.now() - start;
// 在生产环境中，这里可以发送到监控平台（如 Datadog 或 CloudWatch）
if (duration > 10) {
console.warn(`[Performance] findMinMax took ${duration.toFixed(2)}ms`);
}
return { min, max };
}
这种写法体现了 2026 年的开发理念：代码不仅要正确，还要具备自我监控和自我诊断的能力。
进阶实战：处理复杂数据结构
在实际开发中，数据往往不是简单的数字数组，而是包含多个属性的对象数组。让我们看看如何解决这类问题。
#### 场景：找出用户列表中年龄最大和最小的用户
我们可以结合 INLINECODE1f6041a2 和 INLINECODE6a29c1e7，或者直接使用 reduce 方法。
方法 A：map 提取后计算
const users = [
{ name: "Alice", age: 25 },
{ name: "Bob", age: 30 },
{ name: "Charlie", age: 20 },
{ name: "David", age: 35 }
];
// 1. 使用 map 提取年龄数组
const ages = users.map(user => user.age);
// 2. 计算最值
const youngest = Math.min(...ages);
const oldest = Math.max(...ages);
console.log(`年龄范围: ${youngest} 到 ${oldest}`);
方法 B：reduce 一次遍历搞定（更高级）
如果你对函数式编程感兴趣，可以使用 reduce 在一次遍历中同时找到最大值和最小值对象，非常高效。
const result = users.reduce((acc, user) => {
// 查找最小值对象
if (user.age acc.max.age) {
acc.max = user;
}
return acc;
}, {
min: users[0],
max: users[0]
});
console.log(`最年轻的是: ${result.min.name}, 年龄 ${result.min.age}`);
console.log(`最年长的是: ${result.max.name}, 年龄 ${result.max.age}`);
常见错误与最佳实践总结
在探索完这些技术后，让我们总结一下开发者在查找最值时常犯的错误以及相应的解决方案。
- 空数组的陷阱
如果你对空数组使用 INLINECODE373c80ff，结果会返回 INLINECODEf31766a5。这可能导致后续的计算逻辑出错。因此，在使用展开语法前，务必检查数组是否为空。
const arr = [];
if (arr.length > 0) {
console.log(Math.min(...arr)); // 安全
} else {
console.log("数组为空");
}
- 不要修改原始数据
如前所述，INLINECODEde253570 方法会原地修改数组。如果在取最值的过程中破坏了数据的原始顺序，可能会在代码的其他部分引发难以排查的 Bug。始终建议先进行浅拷贝（INLINECODE998ec016 或 arr.slice()）再排序。
- 避免在循环中打印
如果你使用循环法，记得将 console.log 放在循环体外部。在高频循环中打印日志是性能杀手，不仅会拖慢 JavaScript 执行速度，还会污染你的控制台。
关键要点
我们在这次探索中涵盖了从一行代码到底层逻辑的多种方案。让我们快速回顾一下：
- 最推荐的日常写法：使用 INLINECODE8cfbd143 和 INLINECODE2681b523。代码简洁、易读，是现代 JavaScript 开发的首选，也是 AI 最常生成的模式。
- 处理大数据的首选：使用 INLINECODEd7de85f3 循环或 INLINECODE37dd1d98 循环。它提供了最佳的性能稳定性，且没有栈溢出的风险，适合边缘计算和高性能场景。
- 特定场景使用：只有当你需要数据排序后的其他信息时，才使用
Array.sort()。 - 进阶技巧：对于对象数组，灵活运用 INLINECODE6caeea9a 或 INLINECODEc30892cf 可以让你写出更优雅、更声明式的代码。
编程不仅仅是关于让代码跑起来，更是关于选择最恰当的工具来解决问题，并适应不断变化的技术生态。希望这篇文章能让你在面对“寻找最大值和最小值”这一简单任务时，拥有大师般的判断力。下一次当你写下一行代码时，不妨想一想：这是最高效、最易读、最适合未来维护的方案吗？祝你编码愉快！