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前言

对于前端开发来说，使用哈希算法是一项很常见的任务。哈希算法可以解决很多不同的问题，比如密码存储、数据摘要、唯一标识符生成、数据去重等等。而 MurmurHash 算法是比较常用的一种哈希算法。在这篇文章中，我们将着重介绍 NPM 包 murmurhash3js-revisited 的使用方法。

什么是 murmurhash3js-revisited？

MurmurHash 是一种非加密型哈希算法，比较适宜用于哈希表数据结构和一些需要快速哈希计算的场景。这个算法的最大优点在于较低的冲突率，以及高效的访问速度。murmurhash3js-revisited 是 MurmurHash 3 算法的 JavaScript 实现，提供了一些非常实用的方法，帮助我们在 JavaScript 中更方便地使用 MurmurHash 3 算法。

安装

直接使用 npm 安装：

npm install --save murmurhash3js-revisited

基本使用

当我们完成安装之后，便可以通过 require 来引入 murmurhash3js-revisited：

const murmurHash3 = require('murmurhash3js-revisited');

这个包提供了很多实用的方法。我们在这里只介绍其中两个：murmurHash3.x86.hash32 和 murmurHash3.x86.hash128。这两个方法分别用于计算不同的哈希值：32 位整数和 128 位整数。

计算 32 位哈希值

我们可以使用 murmurHash3.x86.hash32 方法来计算一个字符串的 32 位哈希值。例如：

const hashValue = murmurHash3.x86.hash32('hello world');
console.log(hashValue); // 输出 3923300258

计算 128 位哈希值

我们和使用 murmurHash3.x86.hash128 方法来计算一个字符串的 128 位哈希值。例如：

const hashValues = murmurHash3.x86.hash128('hello world');
console.log(hashValues); // 输出 { _: [ 4102031097, 1384961424, 2175621740, 1607545942 ], toString: () => `4102031097,1384961424,2175621740,1607545942` }

注意，在 hash128 方法的返回结果中，以数组形式返回了 4 个 32 位整数，分别代表了 128 位哈希值的 4 个部分。

实际应用

在前面我们已经介绍了 murmurhash3js-revisited 的基本用法，现在我们来看看它在实际应用中的具体场景。

生成唯一标识符

在前端开发中，我们经常需要生成唯一标识符。我们可以使用 murmurhash3js-revisited 来生成一个随机的字符串，并将其作为唯一标识符：

const chars = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789';
const uuid = Array.apply(null, { length: 16 }).map(() => chars.charAt(Math.floor(Math.random() * chars.length))).join('');
const hashValue = murmurHash3.x86.hash32(uuid);
console.log(hashValue); // 输出一个 32 位的整数

计算字符串相似度

在前端开发中，我们经常需要计算两个字符串的相似度。我们可以使用 murmurhash3js-revisited 来计算两个字符串的哈希值，然后根据哈希值的相似程度来计算字符串的相似度。

const str1 = 'hello world';
const str2 = 'help world!';
const hash1 = murmurHash3.x86.hash32(str1);
const hash2 = murmurHash3.x86.hash32(str2);
const diff = Math.abs(hash1 - hash2);
console.log(diff); // 输出一个小于 2^32 的整数

我们可以将 diff 的值和某个阈值进行比较，来判断两个字符串的相似程度。

结论

在这篇文章中，我们介绍了 murmurhash3js-revisited 的基本用法，并分别介绍了它在生成唯一标识符和计算字符串相似度两个场景下的应用。希望这篇文章能够对你在前端开发中使用哈希算法有所帮助。

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