python字典哈希冲突

python字典哈希冲突相关知识

• 哈希冲突比你想象的多

  哈希函数是映射函数，它把输入的数据值经过一定的转换算法，映射成为新的数据值，哈希算法质量的好坏，是由产生的数据值的精确度决定的，理想的哈希函数有两个特性：对于同一个输入值，产生相同的哈希值；对于不同的输入值，产生不同的哈希值。对于不同的输入值，产生相同的哈希值，这就叫冲突，冲突越少，哈希算法的质量越高。SQL Server内置三个哈希函数，2个校验和函数（checksum 和 binary_checksum），以及一个冲突更少的哈希函数HashBytes，这三个函数都无法提供100%的精确度，如果业务逻辑要求不允许有误差，那么不要使用任何哈希函数，只要是哈希函数，就会存在冲突。一，校验和在一些数据表中，如果存在多个字符串字段，并且字符串非常长，在比较字符串是否相同时，使用校验和函数，将其转换成 int 类型，能够提高数据比较的速度。但是不要忽略官方文档的警告（Caution）：使用校验和函数，有时不能探测到数据的更新，除非应用程序能够容忍偶尔的丢失更新。一旦将校验和函数用于实际的项目中，你会发现，不是偶尔，
• Python 中的字典操作

  字典在其他编程语言中又称作关联数组或散列表 通过键实现元素存取: 无序集合，可变类型容器，长度可变，异构，嵌套 表示方法： phonebook = {'Alice':'1234','Beth':'9102',...} 字典由键及相对应的值组成，这种键-值对称为项(item).在前面的示例中，键为名字，而值为电话号码。 每个键与其值之间都用冒号(:)分割，项与项之间用逗号分割，而整个字典放在花括号内{}. dict = {} 定义一个空字典 dict = {key1:value1,key2:value2,...} 注意: 在字典(以及其他映射类型)中，键必须是独一无二的，如果键发生冲突，以最后一个为准(可哈希对象才可以当作键，因为在查找是是把键做了个哈希 表进行查找的，       所以速度非常快，
• 算法和数据结构中的哈希表

  哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。使用哈希查找有两个步骤:使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一个索引值的情况。所以哈希查找的第二个步骤就是处理冲突处理哈希碰撞冲突。有很多处理哈希碰撞冲突的方法，本文后面会介绍拉链法和线性探测法。哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。只需要调整哈希函数算法即可
• redis 系列6 数据结构之字典(下)

  一.概述　　接着上篇继续，这篇把数据结构之字典学习完， 这篇知识点包括：哈希算法，解决键冲突， rehash , 渐进式rehash,字典API。　　1.1 哈希算法　　　　当一个新的键值对 需要添加到字典里面时，程序需要先根据“键值对”的键计算出哈希值和索引值，再根据索引值，将包含新“键值对”的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。redis计算哈希值和索引值的方法如下:#使用字典设置的哈希函数，计算键key的哈希值 hash = dict -> type->hashFunction(key); # 使用哈希表的sizemask属性和哈希值，计算出索引值, ht[x] 可以是ht[0] 或者ht[1] index = hash & dict->ht[x].sizemask;　　　　例1： 将一个“键值对”K0和V0 添加到字典里面，那么程序会使用如下语句，假设

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python字典哈希冲突相关教程

• 1.3 哈希索引的限制 哈希索引只支持等值查询，包括=、IN、<=>；哈希索引不存储字段值，只包含哈希值和行指针，不能使用索引中的值来避免读取行；哈希索引不是按照索引值顺序存储的，不能用于排序；哈希索引不支持部分索引列匹配查找，如在字段(last_name,first_name)创建哈希索引，此时需要查找last_name='Allen’的数据行，这种查询无法使用该哈希索引；哈希索引不支持范围查询，如查找所有姓氏在Allen和Bush之间的客户，这种查询无法使用哈希索引；如果出现很多哈希冲突（不同的索引列值有相同的哈希值），索引的维护成本是很高的，应尽量避免在选择性很低的字段上创建哈希索引。
• 1. 什么是哈希 哈希是键值对的集合。—— 官方定义哈希是另一种非常有用且广泛使用的东西，可用于存储其他对象。与仅作为列表的数组不同，哈希表就像字典。我们通过键（key）来查找哈希中的值（value）。好比我们有一个英汉词典，我们通过查找“hello的单词来找到中文意思"你好"，此时，“hello“就是作为键，而“你好”就是值。我们将哈希的每一对键和值称为键值对，每一个哈希可以拥有任意数量的键值对。
• Ruby 的哈希 本章节我们学习另外一个可以组合多个的对象类——哈希，了解哈希是什么，如何创建一个哈希以及哈希对象的实例方法。
• 8.2 访问哈希表 >>> db.hget('person', 'name')'ZhangSan'>>> db.hget('person', 'age')'20'方法 hget(hash_table, key) 获取哈希表 hash_table 中键为 key 对应的值在第 1 行，获取哈希表 ‘person’ 中键为 ‘name’ 的值在第 3 行，获取哈希表 ‘person’ 中键为 ‘age’ 的值>>> db.hexists('person', 'name')True>>> db.hexists('person', 'gender')False方法 hexists(hash_table, key) 返回哈希表 hash_table 是否包含键 key在第 1 行，获取哈希表 ‘person’ 是否包含 ‘name’在第 3 行，获取哈希表 ‘person’ 是否包含 ‘gender’
• 1.哈希索引 哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
• 8.1 创建哈希表 >>> db.hset('person', 'name', 'ZhangSan')1>>> db.hset('person', 'age', 20)1方法 hset(hash_table, key, value)，向哈希表 hash_table 增加一组键值对，键为 key、值为 value如果哈希表 hash_table 不存在，则创建一个新的哈希表创建一个哈希表 person，描述一个人，包括两项属性：name 和 age在第 1 行，为哈希表 person 增加一组键值对：键为 ‘name’、值为 ‘ZhangSan’在第 3 行，为哈希表 person 增加一组键值对：键为 ‘age’、值为 20>>> db.hlen('person')2方法 hlen(hash_table) 获取 hash_table 中键值对的数目

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