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Python 哈希(hash)

标准库里的所有映射类型都是利用 dict 来实现的,因此它们有个共同的限制,即只有可的数据类型才能用作这些映射里的键,本文记录Python 中 hash 相关内容。 hash Hash,一般翻译做、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过算法变换成固定长度的输出,该输出就是值。 Python 中可的数据类型 官方定义 翻译过来就是: 如果一个对象的哈希值在其生命周期中从不变化(它需要一个 __hash__()方法) ,并且可以与其他对象进行比较(它需要一个 _ eq _ ( 如果要把一个对象放入列表,那么首先要计算这个元素键的值。 Python 中可以用 hash() 方法来做这件事情: 内置的 hash() 方法可以用于所有的内置类型对象。 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 的值,把这个值最低 的几位数字当作偏移量,在列表里查找表元

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函数「建议收藏」

是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术。 每个关键字被映射到从0-TableSize-1这个范围中的某个数,并且被放到适当的单元中。 这种映射就叫做函数 我认为,先用函数将我们所要进行操作的集合整合成列表,是对之后的操作的一种便利。放到实际中去,我们要进行操作的集合不仅仅只是数字,例如图书馆中的书籍分类等等。 我们可以通过某种规定,将每个关键字放到合适的为止上去,编写函数。但是难免会遇到两个关键词被单列到同一个值的情况,(称为冲突),如何解决冲突是一个很关键的问题,之后另开博。 int b[9]; int i; for(i = 0; i < 9; i++) { b[a[i]%10] = a[i]; //通过模10运算,将关键字合适的位置 设所有关键字最多8个字符长,由于char类型的值最多是127,因此这个函数之恩那个取值在0到27*8之间,若TableSize超过了1w,显然这并不是一种均匀的分配。

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    算法与

    原来是Groudhog类没有重写hashCode()方法,所以这里是使用Object的hashCode()方法生成码,而他默认是使用对象的地址计算码。 二、理解hashCode()      的价值在于速度:使得查询得以快速执行。 这个数字就是码,由定义在Object的hashCode()生成(或成为函数)。同时,为了解决数组容量被固定的问题,不同的“键”可以产生相同的下标。那对于数组来说? 备注:为使分布均衡,Java的函数都使用2的整数次方来作为列表的理想容量。对现代的处理器来说,除法和求余是最慢的动作。使用2的整数次方的列表,可用掩码代替除法。 也就是说,它必须基于对象的内容生成码。 应该产生分布均匀的码。如果码都集中在一块,那么在某些区域的负载就会变得很重。

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    复杂度分析: 顺序查找: O(n) 二分查找: O(\log_2n) 方法: O(C) 列表与方法 将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应 : Address=Hash( ) 需要解决两个问题: 找到一个合适的函数,避免或尽量减少冲突 拟定解决冲突的方案 函数 取余法 列表中地址数位m, p为不大于m但最接近m的质数. 将结果化成八进制 处理冲突的闭(开地址)方法 产生冲突元素的关键码互为同义词. 闭又叫开地址法. 所有的桶都直接放在列表数组中,并且把该数组组织成环形结构. 每个桶只有一个元素. 当发生冲突时, 把这个元素存放进表中”下一个”空桶中.寻找空桶的方法有很多. 再 当表项数>表的70%时, 可以再. 即, 建立一个两倍大的表, 新的函数取距离原规模两倍大小最近的素数. 处理冲突的开(链地址)方法 将同义词放入同一个桶.

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    分离链接的代码实现

    列为一种用于以常数平均时间执行插入,删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在中的位置,类似于Python中的字典。 关于需要解决以下问题: 的关键字如何映射为一个数(索引)——函数 当两个关键字的函数结果相同时,如何解决——冲突 函数 函数为关键字->索引的函数,常用的关键字为字符串,则需要一个字符串 ->整数的映射关系,常见的三种函数为: ASCII码累加(简单) 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ (不太好,3个字母的常用组合远远小于可能组合) 计算所有字符加权和并对长度取余 ,发生冲突,本次使用分离链接法解决: 每个中的数据结构有一个指针可以指向下一个数据,因此列表可以看成链表头的集合 当插入时,将数据插入在对应值的链表中 访问时,遍历对应值的链表,直到找到关键字 ,因此需要定义一个节点用于计算值 point := h.table[temp.hash].next for point !

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    查找和哈希查找_检索

    采用技术将记录存在在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为列表或哈希表。那么,关键字对应的记录存储位置称为地址。   技术既是一种存储方法也是一种查找方法。 技术的记录之间不存在什么逻辑关系,它只与关键字有关,因此,主要是面向查找的存储结构。 2.5 除留余数法 此方法为最常用的构造函数方法。对于列表长为m的函数公式为: mod是取模(求余数)的意思。 综合以上等因素,才能决策选择哪种函数更合适。 处理冲突的方法   在理想的情况下,每一个关键字,通过函数计算出来的地址都是不一样的,可现实中,这只是一个理想。 这里RHi 就是不同的函数,可以把前面说的除留余数、折叠、平方取中全部用上。每当发生地址冲突时,就换一个函数计算。 这种方法能够使得关键字不产生聚集,但相应地也增加了计算的时间。

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    Python的可对象

    这里先介绍Python语言中的可对象。 函数 在介绍列表以及它在Python中的实现之前,先简要说明函数及其工作原理。 Python的内置函数 Python的内置函数hash()是一个函数,它能够返回输入对象的十进制整数形式的值。 特别注意,Python的hash()函数返回的是整数对象,这些对象在标准的64位Python 3解释器中始终以24个字节表示。 如上述代码,默认情况下,整数的值是其本身。 可类型 在Python内置的对象类型中,并非都是可的,只有那些不可变对象,比如整数、浮点数、字符串、元组等,才是可的。 前面提到,Python中的对象分为可和不可两种类型,而这里检测之后,所有内置对象类型都具有__hash__方法,是不是意味着都能用于hash()函数呢?前面说过可变对象是不可类型。

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    Hash

    为了速度而 HashMap速度总所周知是非常快的,但是为什么会这么快,是因为它的技术,下面简单理解一下知识 的价值在于速度,使得查询得以快速。 一般容器查询的速度的瓶颈位于键的查询,采取的做法一般是对键进行排序,但则不是 的特点 的做法,通常把键保存到某个地方,存储一组元素最快的数据结构就是数组,所以用它来保存键的信息(不是键本身 的做法,数组不保存键本身,而是通过键对象生成一个随机数字,用作数组的下标,这个数字就是我们通常见到的hashCode。 我们查询是通过查询对象计算出一个码,如果能保证没有冲突,重复,那就可能有了一个完美的函数。 slot 和 bucket 中的槽位(solt)通常称为桶位,以内实际列表的数组名称为bucket, 桶的数量都使用质数。

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    函数

    概念 的概念属于查找,它不以关键字的比较为基本操作,采用直接寻址技术。在理想情况下,查找的期望时间为O(1)。 hash函数就是把任意长的输入字符串变化成固定长的输出字符串的一种函数。 (Hashing)通过函数将要检索的项与索引(值)关联起来,生成一种便于搜索的数据结构(列表)。 应用 目前应用最为广泛的hash函数是SHA-1和MD5,大多是128位和更长。 (1)函数的计算简单,快速; (2)函数能将关键字集合K均匀地分布在地址集{0,1,…,m-1}上,使冲突最小。 通过平方扩大差别,另外中间几位与乘数的每一位相关,由此产生的地址较为均匀。这是一种较常用的构造哈希函数的方法。 (0100,0110,1010,1001,0111) 平方后得(0010000,0012100,1020100,1002001,0012321) 若取表长为1000,则可取中间的三位数作为地址集

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    查找

    一、的概念 同顺序、链接和索引一样,是又一种数据存储方法。 存储中使用的函数h(k)被称为函数或哈希函数,它实现关键字到存储位置(地址)的映射(或称转换),h(k)被称为地址或哈希地址;使用的数组或文件空间是对数据集合进行存储的地址空间,所以被称为列表或哈希表 在列表上进行查找时,首先根据给定的关键字k,用与存储时使用的同一函数h(k)计算出地址,然后按此地址从列表中取出对应的元素。 二、函数 构造函数的目标是使函数尽可能均匀地分布在地址的空间上,同时使计算尽可能简单,以节省时间。 (4)数据中元素之间的原有逻辑关系无法在列表中体现出来,所以列表只适合存储集合数据,不适合存储带有逻辑结构的线性表、树和等数据结构。

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    单向函数

    单向函数 在介绍单向函数之前,我们先了解一下什么情况下需要使用到单向函数。 如果你需要从国外的网站上下载一个软件,但是因为种种原因,国外的网络太慢了,下载几个G的数据几乎是不可能的。 这个时候就需要单向函数了。一般来说网站会提供MD5或者SHA的值作为验证值。 单向函数有一个输入和输出。输入称为消息,输出称为值。 值的长度跟消息的长度无关,不论多少大小的长度的消息,都会计算出固定长度的值。 单向函数的性质 单向函数具有下面几个特性: 能够根据任意长度的消息计算出固定长度的值。 消息不同,值也不同。 这就意味着,如果仅仅是一点点的变动都会引起整个值的巨大变化。 因为值的大小是固定的,所以有可能会出现不同的消息产生相同值的情况。这种情况叫做碰撞。 当给定某条消息的值时,必须保证很难找到和该消息具有相同值的另一条消息。 单向函数必须具有单向性。所谓单向性是指无法通过值来反推出消息的性质。

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    查找-查找

    那么关键字对应的记录存储位置,我们称为地址。 2.列表查找步骤 (1)在存储时,通过函数计算记录的地址,并按此地址存储该记录。 (2)当查找记录时,我们通过同样的函数计算记录的地址,并按此地址访问该记录。 技术既是一种存储方法,也是一种查找方法。 然而它与线性表、树、等结构不同的是,前面几种结构,数据元素之间都存在某种逻辑关系,可以用连线图表示出来,而技术的记录之间不存在什么逻辑关系,它只与关键字有关联。 总的目的就是为了提供一个函数,能够合理地将关键字分配到列表的各位置。 这里我们提到了一个关键词-抽取。抽取方法是使用关键字的一部分来计算存储位置的方法,这在函数中是常常用到的手段。 4.处理冲突的方法 (1)开放定址法 所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的地址,只要列表足够大,空的地址总能找到,并将记录存入。

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    Python:说说字典和列表,冲突的解决原理

    Python列表来实现 dict。 列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)。在一般书中,列表里的单元通常叫做表元(bucket)。 Python会设法保证大概还有三分之一的表元是空的,当快要达到这个阀值的时候,会进行扩容,将原列表复制到一个更大的列表里。 如果要把一个对象放入到列表里,就先要计算这个元素键的值。 这就要求键(key)必须是可的。 一个可的对象必须满足以下条件: 支持 hash() 函数,并且通过 __hash__() 方法所得到的值是不变的。 下面主要来说明一下列表的算法: 为了获取键 search_key 所对应的值 search_value,python 会首先调用 hash(search_key) 计算 search_key 的值 无论何时,往 dict 里添加新的键,python 解析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列表,并把字典里已有的元素添加到新的列表里。

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    线性探测再

    在此称该函数H为哈函数或函数。按这种方法建立的表称为哈希表或列表。 处理冲突的方法: 开放寻址法:Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为函数,m为列表长,di为增量序列,可有下列三种取法: 1.di =1,2,3,…, m-1,称线性探测再; 2.di=1^2, -1^2, 2^2,-2^2, 3^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再; 3.di=伪随机数序列,称伪随机探测再法:Hi=RHi(key), i=1,2,…,k. RHi均是不同的函数,即在同义词产生地址冲突时计算另一个函数地址,直到冲突不再发生,这种方法不易产生“聚集”,但增加了计算时间; 链地址法(拉链法):将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中

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