python字典哈希算法

python字典哈希算法相关知识

• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，
• 算法和数据结构中的哈希表

  哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。使用哈希查找有两个步骤:使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一个索引值的情况。所以哈希查找的第二个步骤就是处理冲突处理哈希碰撞冲突。有很多处理哈希碰撞冲突的方法，本文后面会介绍拉链法和线性探测法。哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。只需要调整哈希函数算法即可
• 「数据结构与算法」哈希表是什么？应该如何实现

  小时候在家附近的小店里买东西的时候，有一类售货员看到商品的一瞬间基本上就能算出我一共要付多少钱，用时间复杂度来说，还有一类不怎么熟练的售货员，他可能需要翻出一个小本子，查价格表，那么时间复杂度就是。前一类售货员通过不断的记忆，在脑海里建立了 “商品:价格” 之间的对应关系，看到商品后，条件反射的想到了价格，后一类可能就是拿了一个小本本记着商品和价格的关系，然后每次得遍历（如果按照商品名进行排序，那么查找速度或许会快一点，但是每次新增商品就得扩容小本本进行排序）。从数据结构的角度，前者是一个哈希(hash)表，后者就是一个普通的数组。哈希表，或者叫做散列表，是一种非常好用的数据结构，在现代的编程语言中，如Java, C++, Python, Perl都提供了内置的方法，例如Python的字典结构。从我的学习经验来看，哈希表是一种用空间换效率的方法，这可以从哈希表的建立来说明。哈希表的建立分为两个部分，一个哈希函数和冲突解决方案。哈希函数的作用是将一个任意长度的输入映射到一个固定大小的数组中，例如{ 1, 11
• Python 实现经典算法之希尔排序

  　　简介 　　希尔排序(Shell Sort)是插入排序（Python 实现经典算法之插入排序）的一种，它是针对直接插入排序算法的改进。 　　希尔排序又称缩小增量排序，因 DL.Shell 于 1959 年提出而得名。 　　它通过比较相距一定间隔的元素来进行，各趟比较所用的距离随着算法的进行而减小，直到只比较相邻元素的最后一趟排序为止。 　　原理 　　希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的： 　　插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率；

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python字典哈希算法相关教程

• 1. 什么是哈希 哈希是键值对的集合。—— 官方定义哈希是另一种非常有用且广泛使用的东西，可用于存储其他对象。与仅作为列表的数组不同，哈希表就像字典。我们通过键（key）来查找哈希中的值（value）。好比我们有一个英汉词典，我们通过查找“hello的单词来找到中文意思"你好"，此时，“hello“就是作为键，而“你好”就是值。我们将哈希的每一对键和值称为键值对，每一个哈希可以拥有任意数量的键值对。
• Ruby 的哈希 本章节我们学习另外一个可以组合多个的对象类——哈希，了解哈希是什么，如何创建一个哈希以及哈希对象的实例方法。
• 1.哈希索引 哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
• 8.2 访问哈希表 >>> db.hget('person', 'name')'ZhangSan'>>> db.hget('person', 'age')'20'方法 hget(hash_table, key) 获取哈希表 hash_table 中键为 key 对应的值在第 1 行，获取哈希表 ‘person’ 中键为 ‘name’ 的值在第 3 行，获取哈希表 ‘person’ 中键为 ‘age’ 的值>>> db.hexists('person', 'name')True>>> db.hexists('person', 'gender')False方法 hexists(hash_table, key) 返回哈希表 hash_table 是否包含键 key在第 1 行，获取哈希表 ‘person’ 是否包含 ‘name’在第 3 行，获取哈希表 ‘person’ 是否包含 ‘gender’
• 1.3 哈希索引的限制 哈希索引只支持等值查询，包括=、IN、<=>；哈希索引不存储字段值，只包含哈希值和行指针，不能使用索引中的值来避免读取行；哈希索引不是按照索引值顺序存储的，不能用于排序；哈希索引不支持部分索引列匹配查找，如在字段(last_name,first_name)创建哈希索引，此时需要查找last_name='Allen’的数据行，这种查询无法使用该哈希索引；哈希索引不支持范围查询，如查找所有姓氏在Allen和Bush之间的客户，这种查询无法使用哈希索引；如果出现很多哈希冲突（不同的索引列值有相同的哈希值），索引的维护成本是很高的，应尽量避免在选择性很低的字段上创建哈希索引。
• 8.1 创建哈希表 >>> db.hset('person', 'name', 'ZhangSan')1>>> db.hset('person', 'age', 20)1方法 hset(hash_table, key, value)，向哈希表 hash_table 增加一组键值对，键为 key、值为 value如果哈希表 hash_table 不存在，则创建一个新的哈希表创建一个哈希表 person，描述一个人，包括两项属性：name 和 age在第 1 行，为哈希表 person 增加一组键值对：键为 ‘name’、值为 ‘ZhangSan’在第 3 行，为哈希表 person 增加一组键值对：键为 ‘age’、值为 20>>> db.hlen('person')2方法 hlen(hash_table) 获取 hash_table 中键值对的数目

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