精华内容
下载资源
问答
  • 主要介绍了python 哈希实现简单python字典代码实例,文中通过示例代码介绍非常详细,对大家学习或者工作具有一定参考学习价值,需要朋友可以参考下
  • python 字典: ...python 字典的哈希碰撞: 例:d['a'] = 123 d['z'] = 123 当我们给这两个key寻找位置时,假如算出来的位置值一样,hash('a')=4 hash('z')=4 此时就出现了哈希碰撞。 解决方案: pytho..
    1. python 字典:

      1. 当我们 使用 d = {} 创建字典时,其实python是创建了一个长度为8的数组。

      2. 当我们插入key,也就是创建键值对时,给字典的key计算一个哈希值,将哈希值转换成十进制后,通过与8进行取余操作,计算出这个key的位置。

        • python 字典的哈希碰撞:

          例:d['a'] = 123	d['z'] = 123 
          当我们给这两个key寻找位置时,假如算出来的位置值一样,hash('a')=4  hash('z')=4
          此时就出现了哈希碰撞。
          

          解决方案:

          • python 是开放地址法:将得到的位置值加上偏移量,再次进行位置值计算

            例:hash(4 + 偏移量) = new_value

          • python 的扩容原理:

            1. 已经使用的座位大于三分之二进行扩容,当座位小于50000时,四倍四倍的扩,大于50000时,两倍两倍的扩。
            2. 当扩容结束后,会触发座位重排,旧数组中的元素重新计算位置,用新位置存储到新数组中。
    2. redis 哈希

      • redis 的哈希碰撞

        • 解决方案:

          单链法

        • 扩容原理:

          userd / len(数组) >1 可能扩 >5 肯定扩

          第一个大于 userd * 2的 2的n次方 以4为例 2的3次方大于4 则使用2的3次方

          rehash -> 渐进式 rehash

    展开全文
  • 一、 字典的实现原理 python中的字典底层依靠哈希表(hash table)实现, 使用开放寻址法解决冲突, 哈希表是key-value类型的数据结构, 可以理解为一个键值需要按照一定规则存放的数组, 而哈希函数就是这个规则 字典本质...

    一、 字典的实现原理
    python中的字典底层依靠哈希表(hash table)实现, 使用开放寻址法解决冲突,
    哈希表是key-value类型的数据结构, 可以理解为一个键值需要按照一定规则存放的数组, 而哈希函数就是这个规则
    字典本质上是一个散列表(总有空白元素的数组, python至少保证1/3的数组是空的), 字典中的每个键都占用一个单元, 一个单元分为两部分, 分别是对键的引用和对值的引用, 使用hash函数获得键的散列值, 散列值对数组长度取余, 取得的值就是存放位置的索引
    哈希冲突(数组的索引相同), 使用开放寻址法解决,这也是python中要求字典的key必须可hash的原因数组中1/3的位置为空, 增加元素可能会导致扩容, 引发新的散列冲突, 导致新的散列表中键的次序发生变化, 这也是字典遍历时不能添加和删除的原因,字典在内存中开销很大, 实际上是以空间换时间
    二、hash算法与哈希冲突
    • 哈希算法
    根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。
    • 哈希表
    数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系,可以根据这种关系快速查询。
    • 非哈希表
    与哈希表相对应,集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。
    由此可见,哈希算法是一种特殊的算法,能将任意数据散列后映射到有限的空间上,通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。
    • 哈希冲突
    由于哈希算法被计算的数据是无限的,而计算后的结果范围有限,因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同,这就是哈希冲突。
    三、解决哈希冲突的方法
    解决哈希冲突的方法一般有:开放定址法、链地址法(拉链法)、再哈希法、建立公共溢出区等方法。
    1 开放定址法
    从发生冲突的那个单元起,按照一定的次序,从哈希表中找到一个空闲的单元。然后把发生冲突的元素存入到该单元的一种方法。开放定址法需要的表长度要大于等于所需要存放的元素。
    在开放定址法中解决冲突的方法有:线行探查法、平方探查法、双散列函数探查 法。
    开放定址法的缺点在于删除元素的时候不能真的删除,否则会引起查找错误,只能做一个特殊标记。只到有下个元素插入才能真正删除该元素。
    • 线行探查法
    线行探查法是开放定址法中最简单的冲突处理方法,它从发生冲突的单元起,依次判断下一个单元是否为空,当达到最后一个单元时,再从表首依次判断。直到碰到空闲的单元或者探查完全部单元为止。
    • 平方探查法
    平方探查法即是发生冲突时,用发生冲突的单元d[i], 加上 1²、 2²等。即d[i] + 1²,d[i] + 2², d[i] + 3²…直到找到空闲单元。
    在实际操作中,平方探查法不能探查到全部剩余的单元。不过在实际应用中,能探查到一半单元也就可以了。若探查到一半单元仍找不到一个空闲单元,表明此散列表太满,应该重新建立。
    • 双散列函数探查法
    这种方法使用两个散列函数hl和h2。其中hl和前面的h一样,以关键字为自变量,产生一个0至m—l之间的数作为散列地址;h2也以关键字为自变量,产生一个l至m—1之间的、并和m互素的数(即m不能被该数整除)作为探查序列的地址增量(即步长),探查序列的步长值是固定值l;对于平方探查法,探查序列的步长值是探查次数i的两倍减l;对于双散列函数探查法,其探查序列的步长值是同一关键字的另一散列函数的值。
    2 链地址法(拉链法)
    链接地址法的思路是将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表,并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中,查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。链表法适用于经常进行插入和删除的情况。
    如下一组数字,(32、40、36、53、16、46、71、27、42、24、49、64)哈希表长度为13,哈希函数为H(key)=key%13,则链表法结果如下:
    0
    1 -> 40 -> 27 -> 53
    2
    3 -> 16 -> 42
    4
    5
    6 -> 32 -> 71
    7 -> 46
    8
    9
    10 -> 36 -> 49
    11 -> 24
    12 -> 64
    3 再哈希法
    就是同时构造多个不同的哈希函数:
    Hi = RHi(key) i= 1,2,3 … k;
    当H1 = RH1(key) 发生冲突时,再用H2 = RH2(key) 进行计算,直到冲突不再产生,这种方法不易产生聚集,但是增加了计算时间。
    4 建立公共溢出区
    将哈希表分为公共表和溢出表,当溢出发生时,将所有溢出数据统一放到溢出区。
    四.处理冲突时的平均查找长度
    1.哈希表的装填因子
    装填因子a = (哈希表中的记录数) / (哈希表的长度)

    装填因子是哈希表装满程度的标记因子。a值越大,填入表中的数据元素越多,产生冲突的可能性越大。
    2.平均查找长度
    在这里插入图片描述
    3.举例:

    假设散列表的长度是13,三列函数为H(K) = k % 13,给定的关键字序列为{32, 14, 23, 01, 42, 20, 45, 27, 55, 24, 10, 53}。分别画出用线性探测法和拉链法解决冲突时构造的哈希表,并求出在等概率情况下,这两种方法的查找成功和查找不成功的平均查找长度。
    1)线性探测法:
    在这里插入图片描述
    查找成功时的查找次数等于插入元素时的比较次数,查找成功的平均查找长度为:
    ASL = (1+2+1+4+3+1+1+3+9+1+1+3)/12 = 2.5

    查找成功时的查找次数:第n个位置不成功时的比较次数为,第n个位置到第1个没有数据位置的距离:如第0个位置取值为1,第1个位置取值为2.

    查找不成功的平均查找次数为:
    ASL = (1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12)/ 13 = 91/13

    (2)链地址法
    在这里插入图片描述
    查找成功时的平均查找长度:

    ASL = (16+24+31+41)/12 = 7/4

    查找不成功时的平均查找长度:

    ASL = (4+2+2+1+2+1)/13

    注意:查找成功时,分母为哈希表元素个数,查找不成功时,分母为哈希表长度。

    转载链接:
    https://www.cnblogs.com/guyannanfei/p/10930516.html
    https://blog.csdn.net/dongfei2033/article/details/80709827

    展开全文
  • python 字典的内部实现原理一、哈希表二、dict查找值的原理三、dict新增和修改四、dict特点 一、哈希Python dict的内部数据结构是哈希表,哈希表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组)。它根据...

    一、哈希表

    Python dict的内部数据结构是哈希表,哈希表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组)。它根据关键码值(Key-value)而直接访问在内存存储位置的数据结构。

    哈希函数:也称为是散列函数,是Hash表的映射函数,它可以把任意长度的输入变换成固定长度的输出,该输出就是哈希值。通过使用哈希函数来确定元素在哈希表的存储位置,哈希函数能使对一个数据序列的访问过程变得更加迅速有效,通过哈希函数,数据元素能够被很快的进行定位。

    散列表里的单元通常叫作表元(bucket)。在 dict 的散列表当中,每个键值对都占用一个表元,每个表元都有两个部分,一个是对键的引用,另一个是对值的引用。因为所有表元的大小一致,所以可以通过偏移量来读取某个表元。

    二、dict查找值的原理

    为了获取 my_dict[search_key] 背后的值,Python 首先会调用hash(search_key)来计算 search_key 的散列值,把这个值最低的几位数字当作偏移量,在散列表里查找表元(具体取几位,得看当前散列表的大小)。若找到的表元是空的,则抛出KeyError 异常。若不是空的,则表元里会有一对 found_key:found_value。这时候 Python 会检验 search_key == found_key 是否为真,如果它们相等的话,就会返回 found_value。
    在这里插入图片描述
    如果 search_key 和 found_key 不匹配的话,这种情况称为散列冲突。发生这种情况是因为,散列表所做的其实是把随机的元素映射到只有几位的数字上,而散列表本身的索引又只依赖于这个数字的一部分。为了解决散列冲突,算法会在散列值中另外再取几位,然后用特殊的方法处理一下,把新得到的数字再当作索引来寻找表元。若这次找到的表元是空的,则同样抛出 KeyError;若非空,或者键匹配,则返回这个值;或者又发现了散列冲突,则重复以上的步骤。

    三、dict新增和修改

    添加新元素和更新现有键值的操作几乎跟上面一样。只不过对于前者,在发现空表元的时候会放入一个新元素;对于后者,在找到相对应的表元后,原表里的值对象会被替换成新值。

    另外在插入新值时,Python 可能会按照散列表的拥挤程度来决定是否要重新分配内存为它扩容。如果增加了散列表的大小,那散列值所占的位数和用作索引的位数都会随之增加,这样做的目的是为了减少发生散列冲突的概率。

    四、dict特点

    由于字典使用了散列表,而散列表又必须是稀疏的,这导致它在空间上的效率低下。举例而言,如果你需要存放数量巨大的记录,那么放在由元组或是具名元组构成的列表中会是比较好的选择;最好不要根据 JSON 的风格,用由字典组成的列表来存放这些记录。用元组取代字典就能节省空间的原因有两个:

    其一是避免了散列表所耗费的空间,
    其二是无需把记录中字段的名字在每个元素里都存一遍。

    dict 的实现是典型的空间换时间:字典类型有着巨大的内存开销,但它们提供了无视数据量大小的快速访问——只要字典能被装在内存里。

    无论何时往字典里添加新的键,Python 解释器都可能做出为字典扩容的决定。扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表,并把字典里已有的元素添加到新表里。这个过程中可能会发生新的散列冲突,导致新散列表中键的次序变化。

    上面提到的这些变化是否会发生以及如何发生,都依赖于字典背后的具体实现,因此你不能很自信地说自己知道背后发生了什么。如果你在迭代一个字典的所有键的过程中同时对字典进行修改,那么这个循环很有可能会跳过一些键——甚至是跳过那些字典中已经有的键。

    由此可知,不要对字典同时进行迭代和修改。如果想扫描并修改一个字典,最好分成两步来进行:

    首先对字典迭代,以得出需要添加的内容,把这些内容放在一个新字典里;

    迭代结束之后再对原有字典进行更新。

    展开全文
  • 哈希表作为基础数据结构我不多说,有兴趣可以百度,...我们提到了字典和集合是由哈希实现的,具体的实现过程是怎么样呢? 其实很简单,字典里面有取值,添加值,正好对应就是哈希表中find和add方法。使用_...

    哈希表作为基础数据结构我不多说,有兴趣的可以百度,或者等我出一篇博客来细谈哈希表。我这里就简单讲讲:哈希表不过就是一个定长数组,元素找位置,遇到哈希冲突则利用 hash 算法解决找另一个位置,如果数组长度不够用则进行扩容,然后不断地循环反复。

    我们提到了字典和集合是由哈希表实现的,具体的实现过程是怎么样的呢?

    其实很简单,字典里面有取值,添加值,正好对应的就是哈希表中的find和add方法。使用__getitem__和__setitem__代替两者就可以了。然后对于keys,values取值,只需要遍历循环就行了。

    这里需要注意一点,由于字典是由哈希表实现的,那么字典的key值就必须是可哈希的,否则该key值无法用哈希函数进行解析。

    而集合其实就是字典,在字典的基础上把所有key对应的value的值赋值1就行了,至于集合的各种方法,使用for循环判断就行了。

    再说说个人对可变类型不可哈希的原因,因为使用哈希函数的时候,如果对一个可变类型进行哈希,那么原数据类型会得到相应的改变。并且由于哈希表的数据结构是在不断地在哈希冲突然后通过某种hash算法重新找位置的,如果在某个位置上这个值是个可变类型,那么可能在稳定的哈希结构中造成冲突,即破坏了已经稳定的哈希结构。

    转载于:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10272808.html

    展开全文
  • python 字典的底层实现

    2019-03-28 09:41:31
    字典存放键值对(上图)底层实现 bin(hash("hong色")) 任何对象都有哈希值 根据哈希值后三位或后五位 得到二进制索引 若(字典)稀散数组索引bucket(键值对)为空 就添加 若不为空就往前递进三位 不然就会扩容字典 ,...
  • 详解Python字典的底层原理————哈希表(Python面试必备) 作者:Loren no hurry 2019-06-9 Python面试经常会被问到: 你能说一说Python字典的底层实现原理吗? 这个问题可以从三个方面来回答: 1.python字典及其...
  • 前言 上一篇我们尝试使用未排序列表实现了字典,懂的都懂确实效果不好。...第一个是我们字典的基类,第二个是方便生成随机数 class MapBase(MutableMapping): """lightweight composite to store ke
  • python字典的实现原理

    2020-04-05 07:57:02
    1、字典是通过哈希算法实现的,字典的key可以是str,int,tuple等不可变对象,不能是列表(可变,不可哈希); 2、python3.7之前字典是无序的; 3、字典的实现过程(python3.7之后): 3.1 哈希表和indice...
  • 主要介绍了使用python实现哈希表、字典、集合操作,本文通过实例代码给大家介绍非常详细,具有一定参考借鉴价值,需要朋友可以参考下
  • python哈希表就是字典啊,还怎么实现呢? 存储10位同学,每位同学有姓名、籍贯和成绩 直接实现哇,好像也没啥可以写 stu = {'z1': ('sx', 96), 'z2': ('sd', 97), 'z3': ('sx', 97),} stu.update({'z4': ...
  • python字典的实现

    2020-06-05 22:00:49
    python字典是使用哈希表实现的。它是一个数组,其索引是使用键上的哈希函数获得的。 哈希函数的目标是将键均匀分贝在数组中。 假设我们用字符串作为键,哈希函数可以定义成下面这种: arguments: string object ...
  • Microdict 高性能的Python哈希表库通​​常比Python字典更快,并且消耗的内存明显更少。目前支持Python 3.5+。...而且,它的底层C实现也可以胜过Google高度优化的和Facebook的哈希表。请参阅。 安装与建造 您可以使用pi
  • 哈希表2.Python字典如何运用哈希表3.哈希冲突4.哈希高效查找5.Python字典操作创建字典初始化字典获取键值访问/更新/添加字典删除其他操作参考链接 Python中字典是以个键值映射数据结构。 Pythondict...
  • python的哈希表数据结构 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。...用python实现一个简单的哈希表:key为纯数字作为索引,使用线性表存储 class HashT
  • python哈希表(字典)HashTable实现

    千次阅读 2020-05-05 16:04:09
    哈希表(hash table),又称散列表,是根据键key直接访问内存存储位置数据结构。关键字经过散列函数,得到键key。 给定一对(关键字,值),关键字经过散列函数转换,得到存储位置,该存储位置存储(关键字,值)...
  • Python中,字典是通过散列表或说哈希实现的字典也被称为关联数组,还称为哈希数组等。也就是说,字典也是一个数组,但数组索引是键经过哈希函数处理后得到散列值。哈希函数目的是使键均匀地分布在数组中...
  • python字典实现

    2018-06-03 10:01:00
    为了真正的搞清楚字典的实现就不得不使用C语言来实现一遍,为此我查了一些资料现在总结一下。 字典简述 字典也被称为关联数组,还称为哈希数组等。实现的原理一般是有一个键值对,通过键可以索引到值。很多工具都...
  • Python字典底层实现原理

    万次阅读 多人点赞 2018-11-26 11:16:27
    Python中,字典是通过散列表或说哈希实现的字典也被称为关联数组,还称为哈希数组等。也就是说,字典也是一个数组,但数组索引是键经过哈希函数处理后得到散列值。哈希函数目的是使键均匀地分布在数组中...
  • Python字典dict实现原理

    千次阅读 2020-07-24 17:24:26
    字典实现哈希算法密不可分(不同的Python版本,算法会不同),不了解哈希算法童鞋可以先去了解相关知识。 二. 字典是否是有序? 在Python3.6之前,字典是无序,但是Python3.7+,字典是有序。在3.6中,...
  •  在Python中,字典是通过哈希表实现的。也就是说,字典是一个数组,而数组的索引是经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值,即可能出现冲突,高级...
  • 在字符串的实现原理文章中,曾经出现过字典对象用于intern操作,那么字典的内部结构是怎样的呢?PyDictObject对象就是dict的内部实现哈希表 (HASH TABLES) 哈希表(也叫散列表),根据关键值对(Key-value)而直接...
  • Python 字典实现原理

    2020-11-22 13:29:05
    Python 字典实现原理 伪代码 a = {} ...这里,Python解释器会对key1进行哈希运算,得到一个十位进制的哈希值,因为是5个位置,所以会对5取,就会得到0,1,2,3,4 五个位置,比如key1取余得到 1 ,就会把
  • 哈希表(Hash Table, 又称为散列表),是一种线性表存储结构。哈希表由一个直接寻址表和一个哈希函数组成。哈希函数h(k)将元素关键字k作为自变量,返回元素存储下标。 简单哈希函数: 除法哈希:h(k) = k mod ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 16
收藏数 312
精华内容 124
关键字:

python字典的哈希实现

python 订阅