首页
所有分类
TAGS
文字工具 EMOJI BIBLE
编程 Python

使用python实现哈希表、字典、集合操作

Posted in Python onDecember 22, 2019

哈希表

哈希表（Hash Table, 又称为散列表），是一种线性表的存储结构。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，返回元素的存储下标。

简单哈希函数：

除法哈希：h(k) = k mod m乘法哈希：h(k) = floor(m(kA mod 1)) 0<A<1

假设有一个长度为7的数组，哈希函数h(k) = k mod 7,元素集合{14, 22, 3, 5}的存储方式如下图：

使用python实现哈希表、字典、集合操作

哈希冲突

由于哈希表的大小是有限的，而要存储的值的总数量是无限的，因此对于任何哈希函数，都会出现两个不同的元素映射到同一个位置上的情况，这种情况叫做哈希冲突。

比如：h(k) = k mod 7, h(0) = h(7) = h(14) = ...

解决哈希冲突--开放寻址法

开放寻址法：如果哈希函数返回的位置已经有值，则可以向后探查新的位置来存储这个值

线性探查：如果位置i被占用，则探查i+1, i+2,...二次探查：如果位置i被占用，则探查i+12, i-12, i+22, i-22,...二度哈希：有n个哈希函数，当使用第一个哈希函数h1发生冲突时，则尝试使用h2, h3,...

解决哈希冲突--拉链法

拉链法：哈希表每一个位置都连接一个链表，当冲突发生时，冲突的元素将被加到该位置链表的最后。

使用python实现哈希表、字典、集合操作

哈希表的实现

class Array(object):

 def __init__(self, size=32, init=None):
  self._size = size
  self._items = [init] * 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(slot 这里指的就是数组的一个位置)
 hash table 就是一个数组，每个数组的元素（也叫slot槽）是一个对象，对象包含两个属性 key 和 value。

 注意，一个槽有三种状态，看你能否想明白。相比链接法解决冲突，探查法删除一个 key 的操作稍微复杂。
 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仍然可能是有key的，需要继续查找
 3.槽正在使用 Slot 节点
 """

 def __init__(self, key, value):
  self.key, self.value = key, value


class HashTable(object):
 UNUSED = None # 没被使用过
 EMPTY = Slot(None, None) # 使用却被删除过

 def __init__(self):
  self._table = Array(8, init=HashTable.UNUSED) # 保持 2*i 次方
  self.length = 0

 @property
 def _load_factor(self):
  # load_factor 超过 0.8 重新分配
  return self.length / float(len(self._table))

 def __len__(self):
  return self.length

 # 进行哈希
 def _hash(self, key):
  return abs(hash(key)) % len(self._table)

 # 查找key
 def _find_key(self, key):
  """
  解释一个 slot 为 UNUSED 和 EMPTY 的区别
  因为使用的是二次探查的方式，假如有两个元素 A，B 冲突了，
  首先A hash 得到是 slot 下标5，A 放到了第5个槽，之后插入 B 因为冲突了，所以继续根据二次探查方式放到了 slot下标8。
  然后删除 A，槽 5 被置为 EMPTY。然后我去查找 B，
  第一次 hash 得到的是 槽5，但是这个时候我还是需要第二次计算 hash 才能找到 B。
  但是如果槽是 UNUSED 我就不用继续找了，我认为 B 就是不存在的元素。这个就是 UNUSED 和 EMPTY 的区别。
  """
  origin_index = index = self._hash(key) # origin_index 判断是否又走到了起点，如果查找一圈了都找不到则无此元素
  _len = len(self._table)
  while self._table[index] is not HashTable.UNUSED:
   if self._table[index] is HashTable.EMPTY: # 注意如果是 EMPTY，继续寻找下一个槽
    index = (index * 5 + 1) % _len
    if index == origin_index:
     break
    continue
   if self._table[index].key == key: # 找到了key
    return index
   else:
    index = (index * 5 + 1) % _len # 没有找到继续找下一个位置
    if index == origin_index:
     break

  return None

 # 找能插入的槽
 def _find_slot_for_insert(self, key):
  index = self._hash(key)
  _len = len(self._table)
  while not self._slot_can_insert(index): # 直到找到一个可以用的槽
   index = (index * 5 + 1) % _len
  return index

 # 槽是否能插入
 def _slot_can_insert(self, index):
  return self._table[index] is HashTable.EMPTY or self._table[index] is HashTable.UNUSED

 # in operator，实现之后可以使用 in 操作符判断
 def __contains__(self, key):
  index = self._find_key(key)
  return index is not None

 # 添加元素
 def add(self, key, value):
  if key in self: # update
   index = self._find_key(key)
   self._table[index].value = value
   return False
  else:
   index = self._find_slot_for_insert(key)
   self._table[index] = Slot(key, value)
   self.length += 1
   if self._load_factor >= 0.8:
    self._rehash()
   return True

 # 槽不够时，重哈希
 def _rehash(self):
  old_table = self._table
  newsize = len(self._table) * 2
  self._table = Array(newsize, HashTable.UNUSED)

  self.length = 0

  for slot in old_table:
   if slot is not HashTable.UNUSED and slot is not HashTable.EMPTY:
    index = self._find_slot_for_insert(slot.key)
    self._table[index] = slot
    self.length += 1

 # 获取值
 def get(self, key, default=None):
  index = self._find_key(key)
  if index is None:
   return default
  else:
   return self._table[index].value

 # 移除
 def remove(self, key):
  index = self._find_key(key)
  if index is None:
   raise KeyError()
  value = self._table[index].value
  self.length -= 1
  self._table[index] = HashTable.EMPTY
  return value

 # 遍历
 def __iter__(self):
  for slot in self._table:
   if slot not in (HashTable.EMPTY, HashTable.UNUSED):
    yield slot.key

哈希表的使用

h = HashTable()
h.add('a', 0)
h.add('b', 1)
h.add('c', 2)
print(len(h)) # 3
print(h.get('a')) # 0
print(h.get('b')) # 1
print(h.get('hehe')) # None
h.remove('a')
print(h.get('a')) # None
print(sorted(list(h))) # ['b', 'c']

字典

字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。

字典的每个键值key=>value对用冒号:分割，每个键值对之间用逗号,分割，整个字典包括在花括号{}中 ,格式如下所示：

d = {key1 : value1, key2 : value2 }

使用python实现哈希表、字典、集合操作

基于哈希表实现字典

class Array(object):

 def __init__(self, size=32, init=None):
  self._size = size
  self._items = [init] * 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(slot 这里指的就是数组的一个位置)
 hash table 就是一个数组，每个数组的元素（也叫slot槽）是一个对象，对象包含两个属性 key 和 value。

 注意，一个槽有三种状态，看你能否想明白。相比链接法解决冲突，探查法删除一个 key 的操作稍微复杂。
 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仍然可能是有key的，需要继续查找
 3.槽正在使用 Slot 节点
 """

 def __init__(self, key, value):
  self.key, self.value = key, value


class HashTable(object):
 UNUSED = None # 没被使用过
 EMPTY = Slot(None, None) # 使用却被删除过

 def __init__(self):
  self._table = Array(8, init=HashTable.UNUSED) # 保持 2*i 次方
  self.length = 0

 @property
 def _load_factor(self):
  # load_factor 超过 0.8 重新分配
  return self.length / float(len(self._table))

 def __len__(self):
  return self.length

 # 进行哈希
 def _hash(self, key):
  return abs(hash(key)) % len(self._table)

 # 查找key
 def _find_key(self, key):
  """
  解释一个 slot 为 UNUSED 和 EMPTY 的区别
  因为使用的是二次探查的方式，假如有两个元素 A，B 冲突了，
  首先A hash 得到是 slot 下标5，A 放到了第5个槽，之后插入 B 因为冲突了，所以继续根据二次探查方式放到了 slot下标8。
  然后删除 A，槽 5 被置为 EMPTY。然后我去查找 B，
  第一次 hash 得到的是 槽5，但是这个时候我还是需要第二次计算 hash 才能找到 B。
  但是如果槽是 UNUSED 我就不用继续找了，我认为 B 就是不存在的元素。这个就是 UNUSED 和 EMPTY 的区别。
  """
  origin_index = index = self._hash(key) # origin_index 判断是否又走到了起点，如果查找一圈了都找不到则无此元素
  _len = len(self._table)
  while self._table[index] is not HashTable.UNUSED:
   if self._table[index] is HashTable.EMPTY: # 注意如果是 EMPTY，继续寻找下一个槽
    index = (index * 5 + 1) % _len
    if index == origin_index:
     break
    continue
   if self._table[index].key == key: # 找到了key
    return index
   else:
    index = (index * 5 + 1) % _len # 没有找到继续找下一个位置
    if index == origin_index:
     break

  return None

 # 找能插入的槽
 def _find_slot_for_insert(self, key):
  index = self._hash(key)
  _len = len(self._table)
  while not self._slot_can_insert(index): # 直到找到一个可以用的槽
   index = (index * 5 + 1) % _len
  return index

 # 槽是否能插入
 def _slot_can_insert(self, index):
  return self._table[index] is HashTable.EMPTY or self._table[index] is HashTable.UNUSED

 # in operator，实现之后可以使用 in 操作符判断
 def __contains__(self, key):
  index = self._find_key(key)
  return index is not None

 # 添加元素
 def add(self, key, value):
  if key in self: # update
   index = self._find_key(key)
   self._table[index].value = value
   return False
  else:
   index = self._find_slot_for_insert(key)
   self._table[index] = Slot(key, value)
   self.length += 1
   if self._load_factor >= 0.8:
    self._rehash()
   return True

 # 槽不够时，重哈希
 def _rehash(self):
  old_table = self._table
  newsize = len(self._table) * 2
  self._table = Array(newsize, HashTable.UNUSED)

  self.length = 0

  for slot in old_table:
   if slot is not HashTable.UNUSED and slot is not HashTable.EMPTY:
    index = self._find_slot_for_insert(slot.key)
    self._table[index] = slot
    self.length += 1

 # 获取值
 def get(self, key, default=None):
  index = self._find_key(key)
  if index is None:
   return default
  else:
   return self._table[index].value

 # 移除
 def remove(self, key):
  index = self._find_key(key)
  if index is None:
   raise KeyError()
  value = self._table[index].value
  self.length -= 1
  self._table[index] = HashTable.EMPTY
  return value

 # 遍历
 def __iter__(self):
  for slot in self._table:
   if slot not in (HashTable.EMPTY, HashTable.UNUSED):
    yield slot.key


class DictADT(HashTable):
 # 执行dict[key]=value时执行
 def __setitem__(self, key, value):
  self.add(key, value)

 # 执行dict[key]时执行
 def __getitem__(self, key, default=None):
  if key not in self:
   raise KeyError()
  return self.get(key, default)

 # 遍历时执行
 def _iter_slot(self):
  for slot in self._table:
   if slot not in (self.UNUSED, self.EMPTY):
    yield slot

 # 实现items方法
 def items(self):
  for slot in self._iter_slot():
   yield (slot.key, slot.value)

 # 实现keys方法
 def keys(self):
  for slot in self._iter_slot():
   yield slot.key

 # 实现values方法
 def values(self):
  for slot in self._iter_slot():
   yield slot.value

字典的使用

d = DictADT()
d['a'] = 1
print(d['a']) # 1

集合

集合是一种不包含重复元素的数据结构，经常用来判断是否重复这种操作，或者集合中是否存在一个元素。

集合可能最常用的就是去重，判断是否存在一个元素等，但是 set 相比 dict 有更丰富的操作，主要是数学概念上的。

如果你学过《离散数学》中集合相关的概念，基本上是一致的。 python 的 set 提供了如下基本的集合操作， 假设有两个集合 A，B，有以下操作

  • 交集: A & B，表示同时在 A 和 B 中的元素。 python 中重载 __and__ 实现
  • 并集: A | B，表示在 A 或者 B 中的元素，两个集合相加。python 中重载 __or__ 实现
  • 差集: A - B，表示在 A 中但是不在 B 中的元素。 python 中重载 __sub__ 实现

基于哈希表实现集合

class Array(object):

  def __init__(self, size=32, init=None):
    self._size = size
    self._items = [init] * 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(slot 这里指的就是数组的一个位置)
  hash table 就是一个数组，每个数组的元素（也叫slot槽）是一个对象，对象包含两个属性 key 和 value。

  注意，一个槽有三种状态，看你能否想明白。相比链接法解决冲突，探查法删除一个 key 的操作稍微复杂。
  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仍然可能是有key的，需要继续查找
  3.槽正在使用 Slot 节点
  """

  def __init__(self, key, value):
    self.key, self.value = key, value


class HashTable(object):
  UNUSED = None # 没被使用过
  EMPTY = Slot(None, None) # 使用却被删除过

  def __init__(self):
    self._table = Array(8, init=HashTable.UNUSED) # 保持 2*i 次方
    self.length = 0

  @property
  def _load_factor(self):
    # load_factor 超过 0.8 重新分配
    return self.length / float(len(self._table))

  def __len__(self):
    return self.length

  # 进行哈希
  def _hash(self, key):
    return abs(hash(key)) % len(self._table)

  # 查找key
  def _find_key(self, key):
    """
    解释一个 slot 为 UNUSED 和 EMPTY 的区别
    因为使用的是二次探查的方式，假如有两个元素 A，B 冲突了，
    首先A hash 得到是 slot 下标5，A 放到了第5个槽，之后插入 B 因为冲突了，所以继续根据二次探查方式放到了 slot下标8。
    然后删除 A，槽 5 被置为 EMPTY。然后我去查找 B，
    第一次 hash 得到的是 槽5，但是这个时候我还是需要第二次计算 hash 才能找到 B。
    但是如果槽是 UNUSED 我就不用继续找了，我认为 B 就是不存在的元素。这个就是 UNUSED 和 EMPTY 的区别。
    """
    origin_index = index = self._hash(key) # origin_index 判断是否又走到了起点，如果查找一圈了都找不到则无此元素
    _len = len(self._table)
    while self._table[index] is not HashTable.UNUSED:
      if self._table[index] is HashTable.EMPTY: # 注意如果是 EMPTY，继续寻找下一个槽
        index = (index * 5 + 1) % _len
        if index == origin_index:
          break
        continue
      if self._table[index].key == key: # 找到了key
        return index
      else:
        index = (index * 5 + 1) % _len # 没有找到继续找下一个位置
        if index == origin_index:
          break

    return None

  # 找能插入的槽
  def _find_slot_for_insert(self, key):
    index = self._hash(key)
    _len = len(self._table)
    while not self._slot_can_insert(index): # 直到找到一个可以用的槽
      index = (index * 5 + 1) % _len
    return index

  # 槽是否能插入
  def _slot_can_insert(self, index):
    return self._table[index] is HashTable.EMPTY or self._table[index] is HashTable.UNUSED

  # in operator，实现之后可以使用 in 操作符判断
  def __contains__(self, key):
    index = self._find_key(key)
    return index is not None

  # 添加元素
  def add(self, key, value):
    if key in self: # update
      index = self._find_key(key)
      self._table[index].value = value
      return False
    else:
      index = self._find_slot_for_insert(key)
      self._table[index] = Slot(key, value)
      self.length += 1
      if self._load_factor >= 0.8:
        self._rehash()
      return True

  # 槽不够时，重哈希
  def _rehash(self):
    old_table = self._table
    newsize = len(self._table) * 2
    self._table = Array(newsize, HashTable.UNUSED)

    self.length = 0

    for slot in old_table:
      if slot is not HashTable.UNUSED and slot is not HashTable.EMPTY:
        index = self._find_slot_for_insert(slot.key)
        self._table[index] = slot
        self.length += 1

  # 获取值
  def get(self, key, default=None):
    index = self._find_key(key)
    if index is None:
      return default
    else:
      return self._table[index].value

  # 移除
  def remove(self, key):
    index = self._find_key(key)
    if index is None:
      raise KeyError()
    value = self._table[index].value
    self.length -= 1
    self._table[index] = HashTable.EMPTY
    return value

  # 遍历
  def __iter__(self):
    for slot in self._table:
      if slot not in (HashTable.EMPTY, HashTable.UNUSED):
        yield slot.key


class SetADT(HashTable):
  # 添加元素
  def add(self, key):
    super().add(key, True)
  
  def __and__(self, other_set):
    """交集 A&B"""
    new_set = SetADT()
    for element_a in self:
      if element_a in other_set:
        new_set.add(element_a)
    return new_set

  def __sub__(self, other_set):
    """差集 A-B"""
    new_set = SetADT()
    for element_a in self:
      if element_a not in other_set:
        new_set.add(element_a)
    return new_set

  def __or__(self, other_set):
    """并集 A|B"""
    new_set = SetADT()
    for element_a in self:
      new_set.add(element_a)
    for element_b in other_set:
      new_set.add(element_b)
    return new_set

集合的使用

sa = SetADT()
sa.add(1)
sa.add(2)
sa.add(3)

sb = SetADT()
sb.add(3)
sb.add(4)
sb.add(5)

print(sorted(list(sa & sb))) # [3]
print(sorted(list(sa - sb))) # [1, 2]
print(sorted(list(sa | sb))) # [1, 2, 3, 4, 5]

总结

以上所述是小编给大家介绍的使用python实现哈希表、字典、集合操作，希望对大家有所帮助！

使用python实现哈希表、字典、集合操作

- Author -

学海无涯苦作舟

声明：登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。

Python 相关文章推荐
Python中在脚本中引用其他文件函数的实现方法
Jun 23 Python
python实现解数独程序代码
Apr 12 Python
python:print格式化输出到文件的实例
May 14 Python
python检测文件夹变化,并拷贝有更新的文件到对应目录的方法
Oct 17 Python
python爬虫之urllib库常用方法用法总结大全
Nov 14 Python
Python模块的加载讲解
Jan 15 Python
利用Python实现微信找房机器人实例教程
Mar 10 Python
python async with和async for的使用
Jun 20 Python
用Python从0开始实现一个中文拼音输入法的思路详解
Jul 20 Python
python实现递归查找某个路径下所有文件中的中文字符
Aug 31 Python
python Popen 获取输出,等待运行完成示例
Dec 30 Python
PyTorch-GPU加速实例
Jun 23 Python
浅析Python数字类型和字符串类型的内置方法
Dec 22 #Python
Python利用多线程同步锁实现多窗口订票系统(推荐)
Dec 22 #Python
python使用正则来处理各种匹配问题
Dec 22 #Python
Python中base64与xml取值结合问题
Dec 22 #Python
python操作cfg配置文件方式
Dec 22 #Python
python实现局域网内实时通信代码
Dec 22 #Python
python 解决flask uwsgi 获取不到全局变量的问题
Dec 22 #Python
EJB面试题(46) 软件测试工程师面试题(53) Ruby面试题(15) MySQL面试题(19) J2EE面试题(19) Javascript面试题(44) Servlet面试题(20) PYTHON面试题(27) UNIX面试题(27) 软件工程师面试题(40)
You might like
聊天室php&amp;mysql(四)
2006/10/09 PHP
php 判断访客是否为搜索引擎蜘蛛的函数代码
2011/07/29 PHP
PHP版本常用的排序算法汇总
2015/12/20 PHP
Laravel中encrypt和decrypt的实现方法
2017/09/24 PHP
PHP学习记录之数组函数
2018/06/01 PHP
javascript淡入淡出效果的实现思路
2012/03/31 Javascript
Jquery 自定义动画概述及示例
2013/03/29 Javascript
开发 Internet Explorer 右键功能表(ContextMenu)
2013/07/03 Javascript
jquery.validate.js插件使用经验记录
2014/07/02 Javascript
jQuery控制TR显示隐藏的三种常用方法
2014/08/21 Javascript
超级简单的jquery操作表格方法
2014/12/15 Javascript
JQuery解析XML的方法小结
2016/04/02 Javascript
layUI实现三级导航菜单效果
2019/07/26 Javascript
vuex+axios+element-ui实现页面请求loading操作示例
2020/02/02 Javascript
让python的Cookie.py模块支持冒号做key的方法
2010/12/28 Python
python批量下载图片的三种方法
2013/04/22 Python
python基于右递归解决八皇后问题的方法
2015/05/25 Python
python提取字典key列表的方法
2015/07/11 Python
Python中Selenium模拟JQuery滑动解锁实例
2017/07/26 Python
利用Python脚本实现自动刷网课
2020/02/03 Python
Python加速程序运行的方法
2020/07/29 Python
python如何运行js语句
2020/09/09 Python
html5 svg 中元素点击事件添加方法
2013/01/16 HTML / CSS
男女时尚与复古风格在线购物：RoseGal（全球免费送货）
2017/07/19 全球购物
买卖正宗运动鞋：GOAT
2019/12/06 全球购物
李维斯牛仔裤荷兰官方网站：Levi’s NL
2020/08/23 全球购物
师范生个人推荐信
2013/11/29 职场文书
高中的自我鉴定
2013/12/16 职场文书
群众路线教育实践活动民主生活会个人检查对照思想汇报
2014/10/04 职场文书
三方股东合作协议书
2014/10/28 职场文书
2015年初三班主任工作总结
2015/05/21 职场文书
商业计划书如何写？关键问题有哪些？
2019/07/11 职场文书
【海涛教你打DOTA】虚空假面第一视角骨弓3房29杀
2022/04/01 DOTA
Python 全局空间和局部空间
2022/04/06 Python
MyBatis XPathParser解析器使用范例详解
2022/07/15 Java/Android
全网非常详细的pytest配置文件
2022/07/15 Python