python实现哈希表
1-collections.MutableMapping
1.1 概念：这是什么？
大家可能想知道这一串英文是什么意思？其实只需要了解在collections库当中有一个非常重要的抽象基类MutableMappin
g，专门用于实现map的一个非常有价值的工具。后边我们会用到它。
2-我们的map基类
2.1 实现这个类
这个基类其实也就是确定了键值对的属性，并且存储了基本的比较方法。它的对象就是一个键值对咯。这个很好理解。有点类似object的感觉。
3-通过map基类实现的无序映射
给大家看一个上边的例子，这个例子来源于网络，自己改了改，能用，更加详细而已，凑合看.
4-Python哈希表的实现的基类
4.1 咱有话直说：上才（代）艺（码）
如果还不知道哈希表概念的同xio，请参考 python进阶之数据结构与算法–中级-哈希表（小白piao分享） 。废话不多说，咱们撸代码：
OK了，基本的哈希表就实现了，其实仔细想想很容易，但是自己要能实现还是要理解哈希表的本质哦，外加一定量的练习才可以熟练掌握，练习的目的就是为了熟练而已。
5-分离链表实现的具体哈希map类
说明：这玩意只是一种降低冲突的手段，上一节提过，降低冲突最好的地方是发生在元组进入桶的时候，所以想必大家猜到了，接下来的分离链表也就是为了self._bucket_xxxxxxx系列方法做准备。这里之所以在上边使用@abstractmethod就是为了继承实现，目的可以实现多种将冲突的哈希表。分离链表的概念上一节也有的。
“见码入面”（借鉴：见字如面这个电视节目，有兴趣可以看看，还不错的）：
6-用线性探测处理冲突的哈希map类
这种方式的好处不需要再去借助其他额外的赋值结构来表示桶。结构更加简单。不会再像上一种方法还要让桶是一个UnsortedTableMap的对象。
代码如下：
B. python dict 实现原理 2019-04-17
dict对象是Python中一个原始的数据类型，按照键值对的方式存储，中文名为字典，其通过键名查找对应的值有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1)。Python dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突。所以其查找的时间复杂度会是O(1)，why？
哈希表是key-value类型的数据结构，通过关键码值直接进行访问。通过散列函数进行键和数组的下标映射从而决定该键值应该放在哪个位置，哈希表可以理解为一个键值需要按一定规则存放的数组，而哈希函数就是这个规则。
算法中时间和空间是不能兼得的，哈希表就是一种用合理的时间消耗去减少大量空间消耗的操作，这取决于具体的功能要求。
创建一个数组，数组下标是索引号，数组中的值是要获得的数据，这样只需要O(1)的时间复杂度就可以完成操作，但是扩展性不强，有以下两个方面的考虑：
-1- 新添加的元素超出数组索引范围，这就需要重新申请数组进行迁移操作。
-2- 假设一种极端的情况：只存在两个元素，索引号分别是1和100000000001，按照先前的设计思路，会浪费很大的存储空间。
会不会存在一个方法，为已有的索引创建新的索引，通过压缩位数，让新索引可以和原有的大范围的稀疏索引进行一一对应，新索引所需要的存储空间要大大减小，这就是哈希思想。
上面的例子中哈希函数的设计很随意，但是从这个例子中我们也可以得到信息：
哈希函数就是一个映射，因此哈希函数的设定很灵活，只要使得任何关键字由此所得的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可；
因为新的索引对旧的索引进行了空间上的压缩，所以不可能所有的输入都只对应唯一一个输出，也就是哈希函数式有可能发生冲突的，哈希函数不可能做成一对一的映射关系，其本质是一个多对一的映射。
直接寻址法：很容易理解，key=Value+C； 这个“C”是常量。Value+C其实就是一个简单的哈希函数。
除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解释同上。
数字分析法：这种蛮有意思，比如有一组value1=112233，value2=112633，value3=119033，针对这样的数我们分析数中间两个数比较波动，其他数不变。那么我们取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。
平方取中法。此处忽略，见名识意。
折叠法：这种蛮有意思,比如value=135790，要求key是2位数的散列值。那么我们将value变为13+57+90=160，然后去掉高位“1”,此时key=60，哈哈，这就是他们的哈希关系，这样做的目的就是key与每一位value都相关，来做到“散列地址”尽可能分散的目地。
当两个不同的数据元素的哈希值相同时，就会发生冲突。解决冲突常用的手法有2种：
开放地址法：
如果两个数据元素的哈希值相同，则在哈希表中为后插入的数据元素另外选择一个表项。当程序查找哈希表时，如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素，程序就会继续往后查找，直到找到一个符合查找要求的数据元素，或者遇到一个空的表项。
链接法：
将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中，在查找哈希表的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。
python的dict采用了哈希表，最低能在 O(1)时间内完成搜索，在发生哈希冲突的时候采用的是开放寻址法。java的HashMap也是采用了哈希表实现，但是在发生哈希冲突的时候采用的是链接法。
C. Python字典键值对的添加和遍历
添加键值对
首先定义一个空字典
>>> dic={}
直接对字典中不存在的key进行赋值来添加
>>> dic['name']='zhangsan'
>>> dic
{'name': 'zhangsan'}
如果key或value都是变量也可以用这种方法
>>> key='age'
>>> value=30
>>> dic[key]=value
>>> dic
{'age': 30. 'name': 'zhangsan'}
这里可以看到字典中的数据并不是按先后顺序排列的，如果有兴趣，可以搜一搜数据结构中的——哈希表
从python3.7开始，字典按照插入顺序，实现了有序。修改一个已存在的key的值，不影响顺序，如果删了一个key后再添加该key，该key会被添加至末尾。标准json库的mp(s)/load(s)也是有序的
还可以用字典的setdefault方法
>>> dic.setdefault('sex','male')
'male'
>>> key='id'
>>> value='001'
>>> dic.setdefault(key,value)
'001'
>>> dic
{'id': '001', 'age': 30. 'name': 'zhangsan', 'sex': 'male'}
D. python 字典为什么这么快
因为字典是通过键来索引的，关联到相对的值，理论上他的查询复杂度是O(1)。
哈希表（也叫散列表），根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据备羡结构。它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录，这种查询速度非常快，更新也快。而这个映射函数叫做哈希函数，存放值的数组叫做哈希表。 哈希函数的实唯肢现方式决定了哈希表的指滚世搜索效率。
E. 利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构
元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：
tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：
中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始 ：
元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：
可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：
元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：
将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：
拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：
*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：
count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：
列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：
append 方法将元素添加到列表尾部：
insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：
（ 插入位置范围在0到列表长度之间 ）
pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：
remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：
in 关键字可以检查一个值是否在列表中；
not in 表示不在：
+ 号可以连接两个列表：
extend 方法可以向该列表添加多个元素：
使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。
sort 方法可以对列表进行排序：
key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：
bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息
bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序
bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果
切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含
切片还可以将序列赋值给变量：
start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：
步进值 step 可以在第二个冒号后面使用， 意思是每隔多少个数取一个值：
对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：
dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。
字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。
{} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：
你可以访问、插入或设置字典中的元素,:
in 检查字典是否含有一个键：
del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：
update 方法将两个字典合并：
update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。
字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。
通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：
集合是一种无序且元素唯一的容器。
set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：
union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：
intersection 方法或 & 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：
常用的集合方法列表：
和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：
F. python dict用法
dic= {key1 : value1, key2 : value2 }
字典也被称作关联数组或哈希表。下面是几种常见的字典属性：
1、dict.clear()
clear() 用于清空字典中所有元素（键-值对），对一个字典执行 clear() 方法之后，该字典就会变成一个空字典。
2、dict.()
() 用于返回一个字典的浅拷贝。
3、dict.fromkeys()
fromkeys() 使用给定的多个键创建一个新字典，值默认都是 None，也可以传入一个参数作为默认的值。
4、dict.get()
get() 用于返回指定键的值，也就是根据键来获取值，在键不存在的情况下，返回 None，也可以指定返回值。
5、dict.items()
items() 获取字典中的所有键-值对，一般情况下可以将结果转化为列表再进行后续处理。
6、dict.keys()
keys() 返回一个字典所有的键。
G. python dict怎么实现的
Python中dict对象是表明了其是一个原始的Python数据类型，按照键值对的方式存储，其中文名字翻译为字典，顾名思义其通过键名查找对应的值会有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1).dict底层实现（推荐学习：Python视频教程）
在Python2中，dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突.
所以其查找的时间复杂度会是O(1).
Dict的操作实现原理（包括插入、删除、以及缓冲池等）
首先介绍：PyDictObject对象的元素搜索策略：
有两种搜索策略，分别是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在对于PyStringObject进行搜索时的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要逻辑是：
（1）对第一个entry的查找：
a)根据hash值获得entry的索引
b)若entry处于unused态，则搜索结束；若entry所指向的key与搜索的key相同，则搜索成功
c)若当前entry处于mmy态，则设置freeslot（这里的freeslot是可以返回作为下一个立即可用的地址来存储entry）
d)检查Active态的entry，若其key所指向的值与搜索的值相同，则搜索成功
（2）对剩余的探测链中的元素的遍历查找：
a)根据所采用的探测函数，获得探测链上的下一个待检查的entry
b)检查到一个unused态的entry，表明搜索失败：
如果freeslot不为空，则返回freeslot；否则返回unused态的entry
c)检查entry的key与所搜索的key的引用是否相同，相同则搜索成功，返回entry
d)检查entry的key与所搜索的key的值是否相同，相同则搜索成功，返回entry
e)遍历过程中，发现mmy态的entry，且freeslot未设置，则设置freeslot
接下来是：PyDictObject对象的元素插入与删除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，则直接将值进行替换，搜索失败，返回unused态或mmy态的entry，设置key、value和hash值，并且根据目前插入的元素情况进行ma_table的大小的调整（调整的依据就是装载率，根据是否大于2/3来进行调整）；删除也是类似，先计算hash值，然后搜索相应的entry，搜索成功，删除entry中维护的元素，将entry从Active态修改为mmy态
在PyDictObject的实现过程中，会用到缓冲池，在PyDictObject对象被销毁的时候，才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象，定义的缓冲池可接纳的对象数量是80个，创建新PyDictObject对象的时候，如果缓冲池中有，则可以直接从缓冲池中取出使用
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H. 这段C语言代码如何转换成Python语言（关于哈希表）
将以上 C 语言代码转换为 Python 语言可能需要对哈希表和其他数据结构进行重新实现。但是可以提供一个类似的实现方式
def search_hash(hash_table, name):
collisions = 0 # to keep track of number of collisions
index = hash_function(name)
while hash_table[index] is not None and hash_table[index]['name'] != name:
collisions += 1
index = collision_resolution(index)
if hash_table[index] is not None:
print("Search successful! Number of collisions:", collisions)
print("Name: ", hash_table[index]['name'])
print("ID: ", hash_table[index]['id'])
print("Phone: ", hash_table[index]['phone'])
else:
print("Search unsuccessful.")
这个例子使用了字典来存储联系人的信息，其中 'name'，'id' 和 'phone' 是字典的键。hash_function() 和 collision_resolution() 函数可以用 Python 中的内置函数来实现，或者自己实现。
注意，这只是一种类似的实现方式，并不能完全替代原来的代码，还需要根据实际需求进行修改。
另外,在 Python 中可以使用字典或字典组成的列表来存肆指储哈希表,可以使用字典中的 get() 方法或者列表中的 in 关键字来查找一个元素是否在字典或列表中，如果要实现类似 C 语言中的冲突解决方式明察，可以在字典中使用链表或线性探测法来实现激雹茄。
这里只是给出了一种可能的实现方式，具体实现还需要根据具体需求进行调整。
I. python 如何找出两个list中的相同元素
这个问题有多种解法，最常见的是brute-force 也叫暴力枚举法，也就是把两个list当中的每个元素都取出来进行两两比较，直到找到相同元素。设第一个数组的长度为n，第二个数胡兆组的长度为m，则时间复杂度为O(n*m)，空间复杂度为O（1）
但是个问题陵穗常见的解决方法是哈希表。在Python当中有Dictionary这种数据类型，其实是一个哈希表。运用这种数据类型，可以迅速检索到想要的元素。但这种方法需要存储一组元素，所以时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(m)。
以下是程序：
def find_same_element(l1, l2):
dist = {}
for i in l1:
dist[i] = 1
for i in l2:
if dist.get(i) > None:
return i
return None
以下是检验
l1 = [1, 2, '34', 34, 5]
l2 = [4, 7, 8]
print find_same_element(l1, l2)
应当输出None
l1 = [1, 2, '34', 34, 5]
l2 = [4, 7, 8，5]
print find_same_element(l1, l2)
应当输出5
这个函数只能找尺做卜到一个共同元素，如果两个list有多个相同元素则只能输出中间的一个。
这个问题常见于面试题，属于最简单的面试题目。需要给面试官说明的是，
第一，哈希表可以快速检索元素，
第二，python有独特的数据类型，
第三，多个共同元素的情况需要面试官告知如何处理，
第四，注意没有共同元素的时候的输出（程序中为None但面试官希望你能提出这个问题）