Python实现哈希表
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python实现哈希表相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Python实现哈希表
哈希表:
有一个数组的长度为M,key是要保存的键,h是一个哈希函数
通过%取模使得下标不会超过数组长度
h(key) = key % M
M = 9
h(256) = 256 % M = 4
h(313) = 313 % M = 7
h(45) = 45 % M = 0
h(421) = 421 % M = 7
h(137) = 137 % M = 2 冲突
哈希冲突:
不同的key经过h函数计算后得到的下标一样,称为哈希冲突
1.链接法(chaining) 数组中对应的槽变成一个链式结构
2.线性探查(linear probing): 当一个槽被占用,找下一个可用的槽。
h(k,i)=(h′(k)+i)%m,i=0,1,...,m?1h(k,i)=(h′(k)+i)%m,i=0,1,...,m?1
3.二次探查(quadratic probing): 当一个槽被占用,以二次方作为偏移量。
h(k,i)=(h′(k)+c1+c2i2)%m,i=0,1,...,m?1h(k,i)=(h′(k)+c1+c2i2)%m,i=0,1,...,m?1
4.双重散列(double hashing): 重新计算 hash 结果。
h(k,i)=(h1(k)+ih2(k))%mh(k,i)=(h1(k)+ih2(k))%m
inserted_index_set = set()
M = 9
def h(key, M=9):
return key % M
to_insert = [256, 313, 45, 421, 317]
for number in to_insert:
index = h(number)
first_index = index
i = 1
while index in inserted_index_set: # 如果计算发现已经占用,继续计算得到下一个可用槽的位置
print(‘ h({number}) = {number} % M = {index} collision‘.format(number=number, index=index))
index = (first_index + i*i) % M # 根据二次方探查的公式重新计算下一个需要插入的位置
i += 1
else:
print(‘h({number}) = {number} % M = {index}‘.format(number=number, index=index))
inserted_index_set.add(index)
装载因子:已经使用的槽数/哈希表大小
5/9 = 0.56
当装载因子超过 0.8 时,就要开辟空间重新进行散列,俗称重哈希
class Array(object):
def __init__(self, size=32, init=None):
self._size = size
self._items = [init] * self._size
def __getitem__(self, index):
return self._items[index]
def __setitem__(self, index, value):
self._items[index] = value
def __len__(self):
return self._size
def clear(self, value=None):
for i in range(len(self._items)):
self._items[i] = value
def __iter__(self):
for item in self._items:
yield item
class Slot(object):
"""定义一个 hash 表 数组的槽
注意,一个槽有三种状态,看你能否想明白
1.从未使用 HashMap.UNUSED。此槽没有被使用和冲突过,查找时只要找到 UNUSED 就不用再继续探查了
2.使用过但是 remove 了,此时是 HashMap.EMPTY,该探查点后边的元素扔可能是有key
3.槽正在使用 Slot 节点
"""
def __init__(self, key, value):
self.key, self.value = key, value
class HashTable(object):
# 表示从未被使用过
UNUSED = None
# 使用过,但是被删除了
EMPTY = Slot(None, None)
def __init__(self):
self._table = Array(8, init=HashTable.UNUSED)
self.length = 0
# 负载因子
@property
def _load_factor(self):
return self.length/float(len(self._table))
def __len__(self):
return self.length
# 哈希函数 用内置的哈希哈数进行哈希一下,然后对数组长度取模
def _hash(self, key):
return abs(hash(key)) % len(self._table)
def _find_key(self, key):
# 得到第一个值的位置
index = self._hash(key)
_len = len(self._table)
# 当这个槽不是未使用过的,才接着往下找;如果是未使用过的,这个key肯定不存在
while self._table[index] is not HashTable.UNUSED:
# 槽使用过,但是被删除了
if self._table[index] is HashTable.EMPTY:
# cpython解决哈希冲突的一种方式
index = (index*5 + 1) % _len
continue
elif self._table[index] == key:
return index
else:
index = (index * 5 + 1) % _len
return None
# 检测槽是否能被插入
def _slot_can_insert(self, index):
return (self._table[index] is HashTable.EMPTY or self._table[index] is HashTable.UNUSED)
# 找到能被插入的槽的index
def _find_slot_insert(self, key):
# 得到第一个值的位置
index = self._hash(key)
_len = len(self._table)
while not self._slot_can_insert(index):
index = (index * 5 + 1) % _len
return index
# 重写 in 操作符
def __contains__(self, key):
index = self._find_key(key)
return index is not None
def add(self, key, value):
if key in self:
index = self._find_key(key)
# 更新值
self._table[index].value = value
return False
else:
index = self._find_slot_insert(key)
self._table[index] = Slot(key, value)
self.length += 1
if self._load_factor > 0.8:
return self._rehash()
return True
def _rehash(self):
oldtable = self._table
newsize = len(self._table) * 2
# 新的table
self._table = Array(newsize, HashTable.UNUSED)
self.length = 0
for slot in oldtable:
if slot is not HashTable.UNUSED and slot is not HashTable.EMPTY:
index = self._find_slot_insert(slot.key)
self._table[index] = slot
self.length += 1
def get(self, key, default=None):
index = self._find_key(key)
if index is None:
return default
else:
return self._table[index].value
def remove(self, key):
index = self._find_key(key)
if index is None:
raise KeyError
value = self._table[index].value
self.length -= 1
# 把槽设置为空槽
self._table[index] = HashTable.EMPTY
return value
def __iter__(self):
for slot in self._table:
if slot not in (HashTable.UNUSED, HashTable.EMPTY):
yield slot.value
以上是关于Python实现哈希表的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python算法教程第二章知识点:计时模块字典与散哈希表图与树的实现成员查询插入对象