演算法鍵值

① 求js對象鍵名根據鍵值排序，按排序順序產生新鍵名數組的高效演算法

constdata={1001:1,1002:3,1003:2,1004:2,1005:1};
constkeys=Object.keys(data);
keys.sort(function(a,b){
returndata[b]-data[a];});
console.log(keys);

['1002','1003','1004','1001','1005']

只是js對象的健是字元串，用的時候還要轉換一下

constout=keys.map(function(x){returnparseInt(x);});
console.log(out);

[1002,1003,1004,1001,1005]

② 哈希查找演算法

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據鍵（Key）而直接訪問在內存存儲位置的數據結構。也就是說，它通過計算一個關於鍵值的函數，將所需查詢的數據映射到表中一個位置來訪問記錄，這加快了查找速度。這個映射函數稱做散列函數，存放記錄的數組稱做散列表。

通過某種轉換關系，使關鍵字適度的分散到指定大小的的順序結構中，越分散，則以後查找的時間復雜度越小，空間復雜度越高。

Hash是一種典型以空間換時間的演算法，比如原來一個長度為100的數組，對其查找，只需要遍歷且匹配相應記錄即可，從空間復雜度上來看，假如數組存儲的是byte類型數據，那麼該數組佔用100byte空間。現在我們採用Hash演算法，我們前面說的Hash必須有一個規則，約束鍵與存儲位置的關系，那麼就需要一個固定長度的hash表，此時，仍然是100byte的數組，假設我們需要的100byte用來記錄鍵與位置的關系，那麼總的空間為200byte，而且用於記錄規則的表大小會根據規則，大小可能是不定的。

通過哈希函數，我們可以將鍵轉換為數組的索引(0-M-1)，但是對於兩個或者多個鍵具有相同索引值的情況，我們需要有一種方法來處理這種沖突。

一種比較直接的辦法就是，將大小為M 的數組的每一個元素指向一個鏈表，鏈表中的每一個節點都存儲散列值為該索引的鍵值對，這就是拉鏈法。下圖很清楚的描述了什麼是拉鏈法。

「John Smith」和「Sandra Dee」 通過哈希函數都指向了152 這個索引，該索引又指向了一個鏈表， 在鏈表中依次存儲了這兩個字元串。

單獨鏈表法：將散列到同一個存儲位置的所有元素保存在一個鏈表中（聚集），該方法的基本思想就是選擇足夠大的M，使得所有的鏈表都盡可能的短小，以保證查找的效率。當鏈表過長、大量的鍵都會映射到相同的索引上，哈希表的順序查找會轉變為鏈表的查找，查找時間將會變大。對於開放定址會造成性能的災難性損失。

實現基於拉鏈表的散列表，目標是選擇適當的數組大小M，使得既不會因為空鏈表而浪費內存空間，也不會因為鏈表太而在查找上浪費太多時間。拉鏈表的優點在於，這種數組大小M的選擇不是關鍵性的，如果存入的鍵多於預期，那麼查找的時間只會比選擇更大的數組稍長。另外，我們也可以使用更高效的結構來代替鏈表存儲。如果存入的鍵少於預期，索然有些浪費空間，但是查找速度就會很快。所以當內存不緊張時，我們可以選擇足夠大的M，可以使得查找時間變為常數，如果內存緊張時，選擇盡量大的M仍能夠將性能提高M倍。

線性探測法是開放定址法解決哈希沖突的一種方法，基本原理為，使用大小為M的數組來保存N個鍵值對，其中M>N，我們需要使用數組中的空位解決碰撞沖突。如下圖所示：

對照前面的拉鏈法，在該圖中，「Ted Baker」 是有唯一的哈希值153的，但是由於153被「Sandra Dee」佔用了。而原先「Snadra Dee」和「John Smith」的哈希值都是152的，但是在對「Sandra Dee」進行哈希的時候發現152已經被佔用了，所以往下找發現153沒有被佔用，所以索引加1 把「Sandra Dee」存放在沒有被佔用的153上，然後想把「Ted Baker」哈希到153上，發現已經被佔用了，所以往下找，發現154沒有被佔用，所以值存到了154上。

單純論查找復雜度：對於無沖突的Hash表而言，查找復雜度為O(1)。

原文： 哈希查找 - 賣賈筆的小男孩 - 博客園 (cnblogs.com)