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python中的哈希表数据结构

简介: 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。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。

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。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表

python中的dict类型就是哈希表的原理,存储方式是key-value,通过键来快速的访问value,字典在访问操作上时间复杂度为O(1)。

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 HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.elem = [None for i in range(size)]  # 使用list数据结构作为哈希表元素保存方法
        self.count = size  # 最大表长

    def hash(self, key):
        return key % self.count  # 散列函数采用除留余数法

    def insert_hash(self, key, value):
        """插入关键字到哈希表内"""
        address = self.hash(key)  # 求散列地址
        while self.elem[address]:  # 当前位置已经有数据了,发生冲突。
            address = (address + 1) % self.count  # 线性探测下一地址是否可用
        self.elem[address] = value  # 没有冲突则直接保存。

    def search_hash(self, key):
        """查找关键字,返回布尔值"""
        star = address = self.hash(key)
        while self.elem[address] != key:
            address = (address + 1) % self.count
            if not self.elem[address] or address == star:  # 说明没找到或者循环到了开始的位置
                return False
        return True

若关键字为k,则其值存放在f(k)的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数,按这个思想建立的表为散列表。

对不同的关键字可能得到同一散列地址,即k1≠k2,而f(k1)=f(k2),这种现象称为冲突(英语:Collision)。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述,根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映射过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址。

若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”,从而减少冲突。

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