哈希
散列(哈希)是电脑科学中一种对资料的处理方法,通过某种特定的函数/算法(称为散列函数/算法)将要检索的项与用来检索的索引(称为散列,或者散列值)关联起来,生成一种便于搜索的数据结构(称为散列表)。
哈希表是什么
哈希表(散列表)是根据键(Key)直接访问内存存储位置的数据结构。根据键(Key)值将数据映射到内存中一个位置的函数称为哈希函数,根据哈希函数建立的记录数据的表称为哈希表。
哈希表的特点
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若关键字为 ,则其值存放在的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系 为散列函数,按这个思想建立的表为散列表。
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对不同的关键字可能得到同一散列地址,即 ,而 ,这种现象称为冲突。
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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。
处理冲突
开放定址法
开放定址法就是产生冲突之后去寻找下一个空闲的空间。函数定义为:
其中,hash(key) 是哈希函数, 是增量序列, 为已冲突的次数。
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线性探测法:,或者其他线性函数。相当于逐个探测存放地址的表,直到查找到一个空单元,然后放置在该单元。
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平方探测法:
链表法
这是另外一种类型解决冲突的办法,散列到同一位置的元素,不是继续往下探测,而是在这个位置是一个链表,这些元素则都放到这一个链表上。
再散列
如果一次不够,就再来一次,直到冲突不再发生。
建立公共溢出区
将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表(注意:在这个方法里面是把元素分开两个表来存储)。
哈希表的应用
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查字典
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网络防火墙中,根据源IP,目的IP,源端口,目的端口,协议号构成的五元组来标识一条网络数据流的,并且根据五元组来建立会话表项(session entry)。为了查找便捷,一般都使用Hash表来实现这个会话表,以提高转发的效率。
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Linux 内核大量采用哈希表
下面用开放地址法(线性探测)实现了一个简单的哈希表。仔细阅读后试试哈希表的各种操作,感受以下哈希表飞一般的速度吧!
代码段 1
class Hash:
# 表的长度定位11
def __init__(self):
self.hash_table=[[None,None]for i in range(11)]
# 散列函数
def hash(self,k,i):
h_value=(k+i)%11
if self.hash_table[h_value][0]==k:
return h_value
if self.hash_table[h_value][0]!=None:
i+=1
h_value=self.hash(k,i)
return h_value
def put(self,k,v):
hash_v=self.hash(k,0)
self.hash_table[hash_v][0]=k
self.hash_table[hash_v][1]=v
def get(self,k):
hash_v=self.hash(k,0)
return self.hash_table[hash_v][1]
hash = Hash()
hash.put(1 ,'wang')
print(hash.get(1))
上述代码实现了一个简单的哈希表,但表的长度只有11,填入表中元素越来越多后,产生冲突的可能性会越来越大。
由此引出另一个概念,叫做载荷因子(load factor)。载荷因子的定义为:
所以当达到一定程度后,表的长度要变的,载荷因子被设计为0.75;超过0.8,cpu 的cache missing 会急剧上升。即需要新定义一个 resize 函数扩大表的长度,一般选择扩到已插入元素数量的两倍。
在上述代码中重新升级我们的 Hash 吧!示例代码代码段2中。
代码段 2
class Map:
def __init__(self):
self.capacity=11
self.hash_table=[[None,None]for i in range(self.capacity)]
self.num=0
self.load_factor=0.75
def hash(self,k,i):
h_value=(k+i)%self.capacity
if self.hash_table[h_value][0]==k:
return h_value
if self.hash_table[h_value][0]!=None:
i+=1
h_value=self.hash(k,i)
return h_value
def resize(self):
#扩容到原有元素数量的两倍
self.capacity=self.num*2
temp=self.hash_table[:]
self.hash_table=[[None,None]for i in range(self.capacity)]
for i in temp:
#把原来已有的元素存入
if(i[0]!=None):
hash_v=self.hash(i[0],0)
self.hash_table[hash_v][0]=i[0]
self.hash_table[hash_v][1]=i[1]
def put(self,k,v):
hash_v=self.hash(k,0)
self.hash_table[hash_v][0]=k
self.hash_table[hash_v][1]=v
#暂不考虑key重复的情况,具体自己可以优化
self.num+=1
# 如果比例大于载荷因子
if(self.num/len(self.hash_table)>self.load_factor):
self.resize()
def get(self,k):
hash_v=self.hash(k,0)
return self.hash_table[hash_v][1]
经典实践
Python 中的字典就是用哈希表来实现的,它的特点如下:
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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:dict = {key1 : value1, key2 : value2 }
-
通过中括号访问,添加,更新元素文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-659698.html
dictionary = {'name': 'wang', 'age': 17, 'class': 'first'}
dictionary['age'] = 18
dictionary['country'] = 'china'
print(dictionary['age'])
print(dictionary['country'])
根据 Python 中的字典特性,自己手动实现一个 Python 字典吧文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-659698.html
class MyDictionary(object):
# 字典类的初始化
def __init__(self):
self.table_size = 13 # 哈希表的大小
self.key_list = [None]*self.table_size #用以存储key的列表
self.value_list = [None]*self.table_size #用以存储value的列表
# 散列函数,返回散列值
# key为需要计算的key
def hashfuction(self, key):
count_char = 0
key_string = str(key)
for key_char in key_string: # 计算key所有字符的ASCII值的和
count_char += ord(key_char) # ord()函数用于求ASCII值
length = len(str(count_char))
if length > 3 : # 当和的位数大于3时,使用平方取中法,保留中间3位
mid_int = 100*int((str(count_char)[length//2-1])) \
+ 10*int((str(count_char)[length//2])) \
+ 1*int((str(count_char)[length//2+1]))
else: # 当和的位数小于等于3时,全部保留
mid_int = count_char
return mid_int%self.table_size # 取余数作为散列值返回
# 重新散列函数,返回新的散列值
# hash_value为旧的散列值
def rehash(self, hash_value):
return (hash_value+3)%self.table_size #向前间隔为3的线性探测
# 存放键值对
def __setitem__(self, key, value):
hash_value = self.hashfuction(key) #计算哈希值
if None == self.key_list[hash_value]: #哈希值处为空位,则可以放置键值对
pass
elif key == self.key_list[hash_value]: #哈希值处不为空,旧键值对与新键值对的key值相同,则作为更新,可以放置键值对
pass
else: #哈希值处不为空,key值也不同,即发生了“冲突”,则利用重新散列函数继续探测,直到找到空位
hash_value = self.rehash(hash_value) # 重新散列
while (None != self.key_list[hash_value]) and (key != self.key_list[hash_value]): #依然不能插入键值对,重新散列
hash_value = self.rehash(hash_value) # 重新散列
#放置键值对
self.key_list[hash_value] = key
self.value_list[hash_value] = value
# 根据key取得value
def __getitem__(self, key):
hash_value = self.hashfuction(key) #计算哈希值
first_hash = hash_value #记录最初的哈希值,作为重新散列探测的停止条件
if None == self.key_list[hash_value]: #哈希值处为空位,则不存在该键值对
return None
elif key == self.key_list[hash_value]: #哈希值处不为空,key值与寻找中的key值相同,则返回相应的value值
return self.value_list[hash_value]
else: #哈希值处不为空,key值也不同,即发生了“冲突”,则利用重新散列函数继续探测,直到找到空位或相同的key值
hash_value = self.rehash(hash_value) # 重新散列
while (None != self.key_list[hash_value]) and (key != self.key_list[hash_value]): #依然没有找到,重新散列
hash_value = self.rehash(hash_value) # 重新散列
if hash_value == first_hash: #哈希值探测重回起点,判断为无法找到了
return None
#结束了while循环,意味着找到了空位或相同的key值
if None == self.key_list[hash_value]: #哈希值处为空位,则不存在该键值对
return None
else: #哈希值处不为空,key值与寻找中的key值相同,则返回相应的value值
return self.value_list[hash_value]
# 删除键值对
def __delitem__(self, key):
hash_value = self.hashfuction(key) #计算哈希值
first_hash = hash_value #记录最初的哈希值,作为重新散列探测的停止条件
if None == self.key_list[hash_value]: #哈希值处为空位,则不存在该键值对,无需删除
return
elif key == self.key_list[hash_value]: #哈希值处不为空,key值与寻找中的key值相同,则删除
self.key_list[hash_value] = None
self.value_list[hash_value] = None
return
else: #哈希值处不为空,key值也不同,即发生了“冲突”,则利用重新散列函数继续探测,直到找到空位或相同的key值
hash_value = self.rehash(hash_value) # 重新散列
while (None != self.key_list[hash_value]) and (key != self.key_list[hash_value]): #依然没有找到,重新散列
hash_value = self.rehash(hash_value) # 重新散列
if hash_value == first_hash: #哈希值探测重回起点,判断为无法找到了
return
#结束了while循环,意味着找到了空位或相同的key值
if None == self.key_list[hash_value]: #哈希值处为空位,则不存在该键值对
return
else: #哈希值处不为空,key值与寻找中的key值相同,则删除
self.key_list[hash_value] = None
self.value_list[hash_value] = None
return
# 返回字典的长度
def __len__(self):
count = 0
for key in self.key_list:
if key != None:
count += 1
return count
def main():
H = MyDictionary()
H["kcat"]="cat"
H["kdog"]="dog"
H["klion"]="lion"
H["ktiger"]="tiger"
H["kbird"]="bird"
H["kcow"]="cow"
H["kgoat"]="goat"
H["pig"]="pig"
H["chicken"]="chicken"
print("字典的长度为%d"%len(H))
print("键 %s 的值为为 %s"%("kcow",H["kcow"]))
print("字典的长度为%d"%len(H))
print("键 %s 的值为为 %s"%("kmonkey",H["kmonkey"]))
print("字典的长度为%d"%len(H))
del H["klion"]
print("字典的长度为%d"%len(H))
print(H.key_list)
print(H.value_list)
if __name__ == "__main__":
main()
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