pythonhash表

㈠ python dict 實現原理 2019-04-17

dict對象是Python中一個原始的數據類型，按照鍵值對的方式存儲，中文名為字典，其通過鍵名查找對應的值有很高的效率，時間復雜度在常數級別O(1)。Python dict的底層是依靠哈希表(Hash Table)進行實現的，使用開放地址法解決沖突。所以其查找的時間復雜度會是O(1)，why？

哈希表是key-value類型的數據結構，通過關鍵碼值直接進行訪問。通過散列函數進行鍵和數組的下標映射從而決定該鍵值應該放在哪個位置，哈希表可以理解為一個鍵值需要按一定規則存放的數組，而哈希函數就是這個規則。

演算法中時間和空間是不能兼得的，哈希表就是一種用合理的時間消耗去減少大量空間消耗的操作，這取決於具體的功能要求。

創建一個數組，數組下標是索引號，數組中的值是要獲得的數據，這樣只需要O(1)的時間復雜度就可以完成操作，但是擴展性不強，有以下兩個方面的考慮：
-1- 新添加的元素超出數組索引范圍，這就需要重新申請數組進行遷移操作。
-2- 假設一種極端的情況：只存在兩個元素，索引號分別是1和100000000001，按照先前的設計思路，會浪費很大的存儲空間。
會不會存在一個方法，為已有的索引創建新的索引，通過壓縮位數，讓新索引可以和原有的大范圍的稀疏索引進行一一對應，新索引所需要的存儲空間要大大減小，這就是哈希思想。

上面的例子中哈希函數的設計很隨意，但是從這個例子中我們也可以得到信息：
哈希函數就是一個映射，因此哈希函數的設定很靈活，只要使得任何關鍵字由此所得的哈希函數值都落在表長允許的范圍之內即可；
因為新的索引對舊的索引進行了空間上的壓縮，所以不可能所有的輸入都只對應唯一一個輸出，也就是哈希函數式有可能發生沖突的，哈希函數不可能做成一對一的映射關系，其本質是一個多對一的映射。

直接定址法：很容易理解，key=Value+C； 這個「C」是常量。Value+C其實就是一個簡單的哈希函數。
除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解釋同上。
數字分析法：這種蠻有意思，比如有一組value1=112233，value2=112633，value3=119033，針對這樣的數我們分析數中間兩個數比較波動，其他數不變。那麼我們取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。
平方取中法。此處忽略，見名識意。
折疊法：這種蠻有意思,比如value=135790，要求key是2位數的散列值。那麼我們將value變為13+57+90=160，然後去掉高位「1」,此時key=60，哈哈，這就是他們的哈希關系，這樣做的目的就是key與每一位value都相關，來做到「散列地址」盡可能分散的目地。

當兩個不同的數據元素的哈希值相同時，就會發生沖突。解決沖突常用的手法有2種：
開放地址法：
如果兩個數據元素的哈希值相同，則在哈希表中為後插入的數據元素另外選擇一個表項。當程序查找哈希表時，如果沒有在第一個對應的哈希表項中找到符合查找要求的數據元素，程序就會繼續往後查找，直到找到一個符合查找要求的數據元素，或者遇到一個空的表項。
鏈接法：
將哈希值相同的數據元素存放在一個鏈表中，在查找哈希表的過程中，當查找到這個鏈表時，必須採用線性查找方法。

python的dict採用了哈希表，最低能在 O(1)時間內完成搜索，在發生哈希沖突的時候採用的是開放定址法。java的HashMap也是採用了哈希表實現，但是在發生哈希沖突的時候採用的是鏈接法。

㈡ python之哈希演算法

哈希(Hash)演算法：`hash（object）`

哈希演算法將一個不定長的輸入，通過散列函數變換成一個定長的輸出，即散列值。是一種信息摘要演算法。對象的hash值比原對象擁有更低的內存復雜度。

它不同於加密。哈希（hash）是將目標文本轉換成具有相同長度的，不可逆的雜湊字元串，而加密則是將文本轉換為具有相同長度的，可逆的密文。

哈希（hash）演算法是不可逆的，只能由輸入產生輸出，不能由輸出產生輸入。而加密則是可逆的。即可以從輸入產生輸出，也可以反過來從輸出推出輸入。

對於hash演算法，不同的數據應該生成不同的哈希值。如果兩個不同的數據經過Hash函數計算得到的Hash值一樣。就稱為哈希碰撞（collision）。哈希碰撞無法被完全避免。只能降低發生概率。

好的hash函數會導致最少的hash碰撞。

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可哈希性（hashable）：

可哈希的數據類型為不可變的數據結構（如字元串srt，元組tuple，對象集objects等）。這種數據被稱為可哈希性。

不可哈希性：

不可哈希的數據類型，為可變的數據結構（如字典dict，列表list和集合set等）。

如果對可變的對象進行哈希處理，則每次對象更新時，都需要更新哈希表。這樣我們則需要將對象移至不同的數據集，這種操作會使花費過大。

因此設定不能對可變的對象進行hash處理。

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**

Python3.x添加了hash演算法的隨機性，以提高安全性，因此對於每個新的python調用，同樣的數據源生成的結果都將不同。

哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256與SHA512等）。常用的有SH256與SHA512。MD5與SHA1不再常用。

- MDH5 (不常用)

- SHA1 (不常用)

- SHA256 (常用)

- SHA512 (常用)

一種局部敏感的hash演算法，它產生的簽名在一定程度上可以表徵原內容的相似度。

> 可以被用來比較文本的相似度。

安裝simhash：

Pip3 install simhash

感知哈希演算法（perceptual Hash Algorithm）。用於檢測圖像和視頻的差異。

安裝Imagehash:

pip3 install Imagehash

比較下面兩張圖片的Imagehash值

可以看到兩張圖片的hash值非常相似。相似的圖片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特點。

㈢ python 字典為什麼這么快

因為字典是通過鍵來索引的，關聯到相對的值，理論上他的查詢復雜度是O(1)。
哈希表（也叫散列表），根據關鍵值對(Key-value)而直接進行訪問的數據備羨結構。它通過把key和value映射到表中一個位置來訪問記錄，這種查詢速度非常快，更新也快。而這個映射函數叫做哈希函數，存放值的數組叫做哈希表。 哈希函數的實唯肢現方式決定了哈希表的指滾世搜索效率。

㈣ 這段C語言代碼如何轉換成Python語言（關於哈希表）

將以上 C 語言代碼轉換為 Python 語言可能需要對哈希表和其他數據結構進行重新實現。但是可以提供一個類似的實現方式
def search_hash(hash_table, name):
collisions = 0 # to keep track of number of collisions
index = hash_function(name)
while hash_table[index] is not None and hash_table[index]['name'] != name:
collisions += 1
index = collision_resolution(index)
if hash_table[index] is not None:
print("Search successful! Number of collisions:", collisions)
print("Name: ", hash_table[index]['name'])
print("ID: ", hash_table[index]['id'])
print("Phone: ", hash_table[index]['phone'])
else:
print("Search unsuccessful.")
這個例子使用了字典來存儲聯系人的信息，其中 'name'，'id' 和 'phone' 是字典的鍵。hash_function() 和 collision_resolution() 函數可以用 Python 中的內置函數來實現，或者自己實現。
注意，這只是一種類似的實現方式，並不能完全替代原來的代碼，還需要根據實際需求進行修改。
另外,在 Python 中可以使用字典或字典組成的列表來存肆指儲哈希表,可以使用字典中的 get() 方法或者列表中的 in 關鍵字來查找一個元素是否在字典或列表中，如果要實現類似 C 語言中的沖突解決方式明察，可以在字典中使用鏈表或線性探測法來實現激雹茄。
這里只是給出了一種可能的實現方式，具體實現還需要根據具體需求進行調整。

㈤ Python中的哈希表——字典

一開始看到哈希表這個詞，感覺非常的陌生，因為是從hash音譯過來的，但是哈希表是一種非常有用的數據結構，可以提高效率。其實Python中的字典，局並就是一種典型的哈希表結構。用字典這個詞，其實更好理解：

字典的結構是這樣子的，總是成對出現：

{'姓名':'張三' , 』年齡『哪野:'18',  '籍貫':'北京'李臘喊 , 『三圍』:[88,68,94]}

其中「張三」「年齡」「籍貫」「三圍」這些叫做鍵，「張三」「18」「北京」「88，68，94」是他們相對應的值，通過查詢鍵，我們就可以直接訪問相對應的值。這個過程就像查字典一樣，我們知道一個字的部首，就可以快速的找到這個字在哪一頁。

㈥ 如何用Python構造hash表解決DNA k-mer問題

思路：
1、首先採用命A=0,C=1,G=2,T=3. 就相當於4進制數字，然後採用karp-Rabin演算法轉換成唯一十進制數字。由於用此演算法的哈希函數為：hash(value)=value*(4^(k-q-1));
value是該字元對應的值，k是kmer長度,q是此字元在字元串的位置范圍在[0-(q-1)]。然後把一個kmer裡面所有字元的hash值求和就行了。
2、那麼很容易看出來，對於連續的下害常憤端蒞得縫全俯戶一個Kmer，就有推理公式了 hashNew=addValue+(hashOld-deleteValue*(4^(k-1)))*4; hashNew就是往右平移一個字元的kmer hash值，hashOld就是平移之前的值，addValue就是平移後右邊多的一個字元，deleteValue就是平移後左邊少的一個字元。這樣整個hash表建立的時間復雜度約為O（m+k）,m是整個文本長度。
3、由於kmer長度如果過長，其hash值過大，會造成內存不夠溢出的現象，所以kmer內部定死為10 。那麼問題就來了，如何應對不同的kmer值。分三種情況。
第一種：q>10
這種可以將kmer以10為單位，將hash表中對應值取出，然後對結果進行分析，這邊分析方法為建立兩個數組一個二維數組unionName儲存位置關系，一個一維數組unionScore,計數用。 思路就是首先第一輪初始化unionName[Name][Pos]全部賦值Pos 並初始化unionScore，然後再第二輪匹配如果unionName[Name][Pos-cycle]=Pos-1則將其賦值為當前Pos，cycle為當前循環次數。並將當前循環數存入unionScore[NAME]中。最後當unionScore[NAME]值也就是循環數為k-1，即我們需要的交集了。
第二種：q=10
直接求出hash值，取出相應的值即可。
第三種：q<10
可以用前綴種子+後綴種子交集產生。
前綴種子：在字元串後面補字元直到長度等於K，這個很容易看出來 最小是全補A，最大是全補T，然後將最小值到最大值之間的hash值即為所求。
後綴種子：後綴種子和前綴種子不同就是在字元串左邊補齊字元。所以此時需要進行變換。只要對前置種子產生的值變化下就行了。(preValue-minValue)*(4^(K-q))+hash(p) 。其中preValue就是對應的前置種子的hash值，minValue就是前置種子中最小值也就是全補A的情況，hash（p）就是字元串長度為p時候的hash值。
交集就是先求後綴種子所有的值，再加上 前綴種子中起始位置在[0-(k-1)]中的值。

㈦ Python字典的底層實現

字典是一種可變、無序容器數據結構。元素以鍵值對存在，鍵值唯一。它的特點搜索速度很快：數據量增加10000倍，搜索時間增加不到2倍；當數據量很大的時候，字典的搜索速度要比列錶快成百上千倍。

在Python中，字典是通過散列表（哈希表）實現的。字典也叫哈希數組或關聯數組，所以其本質是數組（如下圖），每個 bucket 有兩部分：一個是鍵對象的引用，一個是值對象的引用。所有 bucket 結構和大小一致，我們可以通過偏移量來讀取指定 bucket。

定義一個字典 dic = {}，假設其哈希數組長度為8。

Python會根據哈希數組的擁擠程度對其擴容。「擴容」指的是:創造更大的數組，這時候會對已經存在的鍵值對重新進行哈希取余運算保存到其它位置；一般接近 2/3 時，數組就會擴容。擴容後，偏移量的數字個數增加，如數組長度擴容到16時，可以用最右邊4位數字作為偏移量。

計算鍵對象 name 的哈希值，然後比較哈希數組對應索引內的bucket是否為空，為空返回 None ，否則計算這個bucket的鍵對象的哈希值，然後與 name 哈希值比較，相等則返回 值對象 ，否則繼續左移計算哈希值。

注意：
1.鍵必須為可哈希的，如數字、元組、字元串；自定義對象需要滿足支持hash、支持通過 __eq__() 方法檢測相等性、若 a == b 為真，則 hash(a) == hash(b) 也為真。

2.字典的內存開銷很大，以空間換時間。
3.鍵查詢速度很快，列表查詢是按順序一個個遍歷，字典則是一步到位。
4.往字典裡面添加新鍵可能導致擴容，導致哈希數組中鍵的次序變化。因此，不要在遍歷字典的同時進行字典的修改。

㈧ Python數據結構與演算法-哈希map的實現及原理

1-collections.MutableMapping

1.1 概念：這是什麼？

大家可能想知道這一串英文是什麼意思？其實只需要了解在collections庫當中有一個非常重要的抽象基類MutableMappin

g，專門用於實現map的一個非常有價值的工具。後邊我們會用到它。

2-我們的map基類

2.1 實現這個類

這個基類其實也就是確定了鍵值對的屬性，並且存儲了基本的比較方法。它的對象就是一個鍵值對咯。這個很好理解。有點類似object的感覺。

3-通過map基類實現的無序映射

給大家看一個上邊的例子，這個例子來源於網路，自己改了改，能用，更加詳細而已，湊合看.

4-Python哈希表的實現的基類

4.1 咱有話直說：上才（代）藝（碼）

如果還不知道哈希表概念的同xio，請參考 python進階之數據結構與演算法–中級-哈希表（小白piao分享） 。廢話不多說，咱們擼代碼：

OK了，基本的哈希表就實現了，其實仔細想想很容易，但是自己要能實現還是要理解哈希表的本質哦，外加一定量的練習才可以熟練掌握，練習的目的就是為了熟練而已。

5-分離鏈表實現的具體哈希map類

說明：這玩意只是一種降低沖突的手段，上一節提過，降低沖突最好的地方是發生在元組進入桶的時候，所以想必大家猜到了，接下來的分離鏈表也就是為了self._bucket_xxxxxxx系列方法做准備。這里之所以在上邊使用@abstractmethod就是為了繼承實現，目的可以實現多種將沖突的哈希表。分離鏈表的概念上一節也有的。
「見碼入面」（借鑒：見字如面這個電視節目，有興趣可以看看，還不錯的）：

6-用線性探測處理沖突的哈希map類

這種方式的好處不需要再去藉助其他額外的賦值結構來表示桶。結構更加簡單。不會再像上一種方法還要讓桶是一個UnsortedTableMap的對象。
代碼如下：

㈨ Python數據結構-哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table） ：通過鍵 key 和一個映射函數 Hash(key) 計算出對應的值 value，把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。
哈希函數（Hash Function） ：將哈希表中元素的關鍵鍵值映射為元素存儲位置的函數。
哈希沖突（Hash Collision） ：不同的關鍵字通過同一個哈希函數可能得到同一哈希地址。
哈希表的兩個核心問題是： 「哈希函數的構建」 和 「哈希沖突的解決方法」 。

常用的哈希函數方法有：直接定址法、除留余數法、平方取中法、基數轉換法、數字分析法、折疊法、隨機數法、乘積法、點積法等。
常用的哈希沖突的解決方法有兩種：開放地址法和鏈地址法。

給你一個整數數組 nums 和兩個整數 k 和 t 。請你判斷是否存在 兩個不同下標 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) <= t ，同時又滿足 abs(i - j) <= k 。

如果存在則返回 true，不存在返回 false。

給定兩個數組 nums1 和 nums2 ，返回 它們的交集 。輸出結果中的每個元素一定是 唯一 的。我們可以 不考慮輸出結果的順序 。

給你兩個整數數組 nums1 和 nums2 ，請你以數組形式返回兩數組的交集。返回結果中每個元素出現的次數，應與元素在兩個數組中都出現的次數一致（如果出現次數不一致，則考慮取較小值）。可以不考慮輸出結果的順序。

請你判斷一個 9 x 9 的數獨是否有效。只需要 根據以下規則 ，驗證已經填入的數字是否有效即可。
數字 1-9 在每一行只能出現一次。
數字 1-9 在每一列只能出現一次。
數字 1-9 在每一個以粗實線分隔的 3x3 宮內只能出現一次。（請參考示例圖）

力扣217
力扣389
力扣496

內容參考： https://algo.itcharge.cn/05.%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8/01.%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8%E7%9F%A5%E8%AF%86/

㈩ python哈希表和字典的區別

字典是將咐攔棗鍵映射到值的一般概念。有很多方法可以實現衡穗這樣的映射。

散列表是一種實現字典的特定方式。

除了哈希表，實現字典衡拆的另一種常見方式是red-black trees。