哈希表和字典python

哈希表和字典python相关知识

• 哈希表（Hash Table）

  概览： ​ 简单来说，哈希表是一种依赖哈希函数组织数据，以达到常数级别时间复杂度，插入和搜索都非常高效的数据结构。 两种哈系表： 哈希集合是集合数据结构的实现之一，用于存储非重复值。 哈希映射是映射 数据结构的实现之一，用于存储(key, value)键值对。 大多数高级程序设计语言标准库里都内置了哈系表模板。 1、哈希表的原理 哈希表的关键思想是使用哈希函数将键映射到存储桶。更确切地说， 当我们插入一个新的键时，哈希函数将决定该键应该分配到哪个桶中，并将该键存储在相
• 哈希表（Hash Table）

  概览： ​ 简单来说，哈希表是一种依赖哈希函数组织数据，以达到常数级别时间复杂度，插入和搜索都非常高效的数据结构。 两种哈系表： 哈希集合是集合数据结构的实现之一，用于存储非重复值。 哈希映射是映射 数据结构的实现之一，用于存储(key, value)键值对。 大多数高级程序设计语言标准库里都内置了哈系表模板。 1、哈希表的原理 哈希表的关键思想是使用哈希函数将键映射到存储桶。更确切地说， 当我们插入一个新的键时，哈希函数将决定该键应该分配到哪个桶中，并将该键存储在相
• 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
• 《闲扯Redis八》Redis字典的哈希表执行Rehash过程分析

  一、前言 随着操作的不断执行， 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少， 为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内， 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时， 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。 <p align="right"><a href="原文解析" target="_blank" rel="nofollow">http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=0ec5c8569f1278d9dceb512cc450f4d5">原文解析</a></p> 二、实现分析 1.rehash过程分析 扩展和收缩哈希表的工作可以通过

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哈希表和字典python相关教程

• 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。
• 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’
• 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
• 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。
• 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.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。

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