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Python 中的哈希表

  • 2023-04-24
    浙江
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Python中的哈希表

哈希表是一种常用的数据结构,广泛应用于字典、散列表等场合。它能够在 O(1)时间内进行查找、插入和删除操作,因此被广泛应用于各种算法和软件系统中。


哈希表的实现基于哈希函数,将给定的输入映射到一个固定大小的表格中,每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数,通常将输入映射到从 0 到 N-1 的整数范围内。哈希函数要尽量均匀地分布输入,以避免冲突,即多个输入映射到同一个输出的情况。


Python 中提供了字典(dict)类型来实现哈希表。字典是一种包含键值对的可变集合,支持常数时间的插入、查找、和删除操作。


以下是一个简单的哈希表示例,使用 Python 的字典类型来实现:


hash_table = {}
# Inserthash_table['apple'] = 1hash_table['banana'] = 2hash_table['cherry'] = 3
# Lookupprint(hash_table['apple']) # 1print(hash_table['banana']) # 2print(hash_table['cherry']) # 3
# Deletedel hash_table['banana']print(hash_table) # {'apple': 1, 'cherry': 3}
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在以上示例中,我们首先创建一个空的字典(hash_table),接着向其插入三对关键字/值对。我们可以使用键来查找对应的值(如hash_table['apple']返回 1),也可以使用 del 语句删除某个键(如del hash_table['banana'])。整个操作过程在常数时间内完成,因为 Python 实现了哈希表来支持这些操作。


除了 Python 中的字典,哈希表也可以自己实现。以下是一个使用 Python 列表和哈希函数来创建简单哈希表的示例:


hash_table = [None] * 10  # 初始大小为10的哈希表,初始值为None
def hash_function(key): return hash(key) % len(hash_table) # 使用Python内置哈希函数,对哈希表大小进行取模
# Insertkey = 'apple'value = 1index = hash_function(key)hash_table[index] = value
# Lookupkey = 'apple'index = hash_function(key)print(hash_table[index]) # 1
# Deletekey = 'apple'index = hash_function(key)hash_table[index] = None
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以上实现中,我们首先创建一个长度为 10 的哈希表(hash_table)。哈希函数使用 Python 的内置哈希函数,并对哈希表大小进行取模操作。插入操作首先通过哈希函数获取关键字'apple'的索引,然后将值1插入到哈希表的这个位置(hash_table[index] = value)。查找操作和删除操作也依据关键字和哈希函数找到相应的位置,并进行操作。


需要注意的是,哈希表在插入动态变化时,可能会导致哈希函数发生冲突。一种解决冲突的方法是使用链表,即在哈希表每个位置上存储一个链表,将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时,先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置,然后在对应的链表上线性地查找元素。这种处理冲突的方法称为链式哈希表。


哈希表的时间复杂度取决于哈希函数的持续均匀,因此对于一个给定的哈希表和哈希函数,最好的方法是进行实验和调整,以达到最优的性能和效率。

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一个本应成为程序员但变成了土木狗的 2022-08-03 加入

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