170万条数据性能下JS基本搜索算法的实现和性能测试，进而发现for循环、forEach、while的性能差异，同时我们也会学习如何使用webworkers做算法sharding，大大提高算法的性能。1.for循环查找的基本思想：通过for循环遍历数组，在数组中找出待查找值的索引，并将其压入新数组。代码实现如下：constgetFnRunTime=require('./getRuntime');/***常用算法-for循环版本*@param{*}arr*耗时：7-9ms*/functionsearchBy(arr,value){letresult=[];for(leti=0,len=arr.length;i{if(item===value){result.push(i);}})returnresult}耗时21-24毫秒，可见性能不如for循环（暂且这么说吧，本质是一样的）。3.while循环代码如下：/***普通算法-while循环版本*@param{*}arr*耗时：11ms*/functionsearchByWhile(arr,value){leti=arr.length,结果=[];while(i){if(arr[i]===value){result.push(i);}我-;}returnresult}可见while和for循环的性能差不多，都是优秀的，但不代表forEach的性能不好，所以不用。与for循环相比，foreach减少了代码，但是foreach依赖于IEnumerable。在运行时比for循环效率低。但是在处理循环次数不确定的循环，或者需要计算循环次数的时候，用foreach更方便。而且foreach的代码经过编译系统的代码优化后，类似于for循环的循环。4、二分查找二分查找更多的应用场景是在一个数组中，数组中的值是唯一且有序的，所以这里就不比较它和for/while/forEach的性能了。基本思想：从序列中间开始比较，如果当前位置值等于要查找的值，则查找成功；如果要查找的值小于当前位置值，则在序列的前半部分查找；如果要查找的值大于当前位置值，则继续在序列的后半部分查找，直到找到为止。代码如下：/***二元算法*@param{*}arr*@param{*}value*/functionbinarySearch(arr,value){letmin=0;让max=arr.length-1;while(min<=max){constmid=Math.floor((min+max)/2);if(arr[mid]===value){returnmid;}elseif(arr[mid]>value){max=mid-1;}else{最小值=中值+1;}}返回“未找到”；}在数据量很大的场景下，二分法的效率很高，但是不稳定，这也是它在大数据查询中的一个小缺点。5.哈希表查找哈希表查找也称为哈希表查找。通过查找关键字，无需比对就可以得到记录的存储位置。它在记录的存储位置与其关键字之间建立确定性。对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。哈希表查找使用场景：哈希表最适合解决的问题是找到等于给定值的记录。哈希查找不适用于同一个键对应多条记录的情况。不适合范围搜索，比如搜索18-22岁的学生。这里我先给出一个简化版的hashTable，让大家更容易理解hash：//哈希函数varloseloseHashCode=function(key){varhash=0;for(vari=0;i
