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这篇文章主要介绍了python 哈希表实现简单python字典代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
网站设计制作、成都网站设计的开发,更需要了解用户,从用户角度来建设网站,获得较好的用户体验。创新互联公司多年互联网经验,见的多,沟通容易、能帮助客户提出的运营建议。作为成都一家网络公司,打造的就是网站建设产品直销的概念。选择创新互联公司,不只是建站,我们把建站作为产品,不断的更新、完善,让每位来访用户感受到浩方产品的价值服务。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(self,_items): self._items[i] = value def __iter__(self): for item in self._items: yield item class Slot(object): """ 定义一个哈希表数组的槽 注意:一个槽有三种状态 1. 从未被使用过,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,该谈差点后面的元素仍可能是有key 3. 槽正在使用Slot 节点 """ def __init__(self, key, value): self.key = key self.value = value class HashTable(object): UNUSED = None # 表示slot 没有被使用过 EMPTY = Slot(None, None) # 使用过被删除 def __init__(self): self._table = Array(8, init = HashTable.UNUSED) # 初始化,数组的每个元素都是UNUSED self.length = 0 @property # 内置装饰器,把方法变成属性 def _load_factor(self): return self.length/float(len(self._table)) def __len__(self): return self.length def _hash(self, key): return abs(hash(key)) % len(self._table) # abs函数返回绝对值 hash 是内置函数 _hash 直接使用内置的哈希函数,对数组的长度取模 def _find_key(self, key): index = self._hash(key) # 先用 _hash方法计算出槽的位置 _len = len(self._table) # 现保存下来长度 while self._table[index] is not HashTable.UNUSED: # 如果这个槽不是没有被使用过 if self._table[index] is HashTable.EMPTY: # 如果这个槽是,曾经有过值,不过被删除了 index = (index*5 +1 ) % _len # cpython 使用的一种解决哈希冲突的方式 continue elif self._table[index].key == key: # 正在使用, 如果key值相同 return index else: # 这里就只剩最后一种可能, 正在使用,但是key没有找到 index = (index *5 +1) % _len return None def _slot_can_insert(self, index): # 判断一个槽是否可以插入 return (self._table[index] is HashTable.EMPTY or self._table[index] is HashTable.UNUSED) def _find_slot_for_insert(self,key): # 寻找一个空槽,用来插入 index = self._hash(key) _len = len(self._table) while not self._slot_can_insert(index): index = (index*5 + 1) % _len return index def __contains__(self, key): # 实现一个in操作符 index = self._find_key(key) return index is not None def add(self, key, value): if key in self: # 上面实现的in操作符 index = self._find_key(key) self._table[index].value = value return False # 返回False 表示没有执行插入操作,执行的是更新操作 else: index = self._find_slot_for_insert(key) self._table[index] = Slot(key, value) # 这两部可能会调用_slot_can_insert 函数,不管是哪种情况,EMPTY 或 是 UNUSEZD,都将这个节点声明为Slot类 self.length += 1 if self._load_factor >= 0.8: self._rehash() # 当空间占用大于0.8 的时候,进行rehash 重新分配空间。 return True 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: # 判断这个slot 是有值的 index = self._find_slot_for_insert(slot.key) # 找到一个可以插入的槽 self._table[index] = slot self.length += 1 def get(self, key, default = None): index = self._find_key(key) if index is None: return default else: return self._table[index].value 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 def __iter__(self): # 遍历操作,python 字典默认遍历的是key,这里实现的也是遍历key for slot in self._table: if slot not in(HashTable.EMPTY, HashTable.UNUSED): yield slot.key class DictADT(HashTable): def __setitem__(self, key, value): # 设定给定键的值 self.add(key, value) def __getitem__(self, key): # 返回给定键的值 if key not in self: raise KeyError() else: return self.get(key) def _iter_slot(self): for slot in self._table: if slot not in (HashTable.EMPTY, HashTable.UNUSED): yield slot def items(self): for slot in self._iter_slot(): yield (slot.key, slot.value) def keys(self): for slot in self._iter_slot(): yield slot.key def values(self): for slot in self._iter_slot(): yield slot.value def test_dict(): import random d = DictADT() d['a'] = 1 # 这时候调用 __setitem__ 方法 assert d['a'] == 1 d.remove('a') l = list(range(30)) random.suffle(l) # 打乱l for i in l: d.add(i, i ) for i in range(30): assert d.get(i) == i assert sorted (list(d.keys())) == sorted(l)