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关于python使用哈希函数的信息

哈希IT技术

python的hash函数字符串hash算法有很多，为什么用这个不用其他呢，也许只是随便挑了一个性能过得去的 。如果解决了您的问题请采纳！如果未解决请继续追问
可哈希(hashable)与不可哈希(unhashable) 一个对象能被称为 hashable python使用哈希函数，它必须有个 hash 值python使用哈希函数，这个值在整个生命周期都不会变化，而且必须可以进行相等比较，所以一个对象可哈希 ， 它必须实现__hash__() 与 __eq__() 方法 。
Python python使用哈希函数的某些链接库在内部需要使用hash值，例如往集合中添加对象时会用__hash__() 方法来获取hash值，看它是否与集合中现有对象的hash值相同，如果相同则会舍去不加入 ， 如果不同 ， 则使用__eq__() 方法比较是否相等 ， 以确定是否需要加入其中 。
对于 Python 的内建类型来说，只要是创建之后无法修改的(immutable)类型都是 hashable 如字符串，可变动的都是 unhashable的比如：列表、字典、集合，python使用哈希函数他们在改变值的同时却没有改变id,无法由地址定位值的唯一性,因而无法哈希。python使用哈希函数我们自定义的类的实例对象默认也是可哈希的（hashable），而hash值也就是它们的id() 。
Python如何哈希字符串Python中字符串是可哈希的，即可以作为字典的键或者HashTable的键使用 。
您可以这样子使用Python内置函数hash（散列函数）：
您也可以将字符串转为一个集合：
总之，Python里面有很多内置的hash功能性数据结构和函数 。
Python数据结构-哈希表（Hash Table）哈希表（Hash Table） ：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度 。
哈希函数（Hash Function） ：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数 。
哈希冲突（Hash Collision） ：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址 。
哈希表的两个核心问题是： 「哈希函数的构建」和「哈希冲突的解决方法」。
常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等 。
常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法 。
给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ， 同时又满足 abs(i - j) = k。
如果存在则返回 true，不存在返回 false 。
给定两个数组 nums1 和 nums2，返回 它们的交集。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的 。我们可以 不考虑输出结果的顺序。
给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集 。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致 ， 则考虑取较小值） 。可以不考虑输出结果的顺序 。
请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效 。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可 。
数字 1-9 在每一行只能出现一次 。
数字 1-9 在每一列只能出现一次 。
数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次 。（请参考示例图）
力扣217
力扣389
力扣496
内容参考：
5.0、python基础数据类型python基础二（基础数据类型）
一、引子
1 什么是数据python使用哈希函数？
x=10 ， 10是python使用哈希函数我们要存储python使用哈希函数的数据
2 为何数据要分不同的类型
数据是用来表示状态的，不同的状态就应该用不同的类型的数据去表示
3 数据类型
数字字符串列表元组字典集合
二、基础数据类型
2.1数字int
数字主要是用于计算用的，使用方法并不是很多，就记住一种就可以python使用哈希函数：
#bit_length() 当十进制用二进制表示时，最少使用的位数
v = 11
data = https://www.04ip.com/post/v.bit_length()
print(data)
2.2布尔值bool
布尔值就两种：True，False 。就是反应条件的正确与否
真1True
假0False
2.3字符串str
2.3.1、字符串的索引与切片 。
索引即下标 ， 就是字符串组成的元素从第一个开始，初始索引为0以此类推 。
a = 'ABCDEFGHIJK'
print(a[0])
print(a[3])
print(a[5])
print(a[7])
切片就是通过索引（索引：索引：步长）截取字符串的一段，形成新的字符串（原则就是顾头不顾腚） 。
a = 'ABCDEFGHIJK'
print(a[0:3])
print(a[2:5])
print(a[0:]) #默认到最后
print(a[0:-1]) # -1 是列表中最后一个元素的索引，但是要满足顾头不顾腚的原则，所以取不到K元素
print(a[0:5:2]) #加步长
print(a[5:0:-2]) #反向加步长
2.3.2、字符串常用方法
#captalize,swapcase,title
print(name.capitalize()) #首字母大写
print(name.swapcase()) #大小写翻转
msg='egon say hi'
print(msg.title()) #每个单词的首字母大写
# 内同居中，总长度 ， 空白处填充
ret2 = a1.center(20,"*")
print(ret2)
#数字符串中的元素出现的个数 。
# ret3 = a1.count("a",0,4) # 可切片
# print(ret3)
a2 = "hqw\t"
#\t前面的补全
# 默认将一个tab键变成8个空格，如果tab前面的字符长度不足8个，则补全8个，如果tab键前面的字符长度超过8个不足16个则补全16个，以此类推每次补全8个 。
ret4 = a2.expandtabs()
print(ret4)
a4 = "dkfjdkfasf54"
#startswith 判断是否以...开头
#endswith 判断是否以...结尾
# ret4 = a4.endswith('jdk',3,6) # 顾头不顾腚
# print(ret4) # 返回的是布尔值
# ret5 = a4.startswith("kfj",1,4)
# print(ret5)
#寻找字符串中的元素是否存在
# ret6 = a4.find("fjdk",1,6)
# print(ret6) # 返回的找到的元素的索引 ， 如果找不到返回-1
# ret61 = a4.index("fjdk",4,6)
# print(ret61) # 返回的找到的元素的索引，找不到报错 。
#split 以什么分割，最终形成一个列表此列表不含有这个分割的元素 。
# ret9 = 'title,Tilte,atre,'.split('t')
# print(ret9)
# ret91 = 'title,Tilte,atre,'.rsplit('t',1)
# print(ret91)
#format的三种玩法 格式化输出
res='{} {} {}'.format('egon',18,'male')
res='{1} {0} {1}'.format('egon',18,'male')
res='{name} {age} {sex}'.format(sex='male',name='egon',age=18)
#strip
name='*egon**'
print(name.strip('*'))
print(name.lstrip('*'))
print(name.rstrip('*'))
#replace (替换)
replace(old, new, count)
replace('被替换的字符串','要替换的字符串',一组字符串当中替换的次数)
name='alex say :i have one tesla,my name is alex'
print(name.replace('alex','SB',1))
输出：SB say :i have one tesla,my name is alex
name='alex say :i have one tesla,my name is alex'
print(name.replace('alex','SB',2))
输出：SB say :i have one tesla,my name is SB
#####is系列
name='jinxin123'
print(name.isalnum()) #字符串由字母或数字组成
print(name.isalpha()) #字符串只由字母组成
print(name.isdigit()) #字符串只由数字组成
2.4元祖tuple
元组被称为只读列表 ， 即数据可以被查询，但不能被修改，所以 ， 字符串的切片操作同样适用于元组 。例：（1，2，3）（"a","b","c"）
2.5列表list
列表是python中的基础数据类型之一 ， 其他语言中也有类似于列表的数据类型 ， 比如js中叫数组 ， 他是以[]括起来，每个元素以逗号隔开，而且他里面可以存放各种数据类型比如：
li = [‘alex’,123,Ture,(1,2,3,’wusir’),[1,2,3,’小明’,],{‘name’:’alex’}]
列表相比于字符串，不仅可以储存不同的数据类型，而且可以储存大量数据 ， 32位python的限制是 536870912 个元素,64位python的限制是 1152921504606846975 个元素 。而且列表是有序的 ， 有索引值，可切片，方便取值 。
2.5.1、增 。
li = [1,'a','b',2,3,'a']
# li.insert(0,55) #按照索引去增加
# print(li)
#
# li.append('aaa') #增加到最后
# li.append([1,2,3]) #增加到最后
# print(li)
#
# li.extend(['q,a,w']) #迭代的去增
# li.extend(['q,a,w','aaa'])
# li.extend('a')
# li.extend('abc')
# li.extend('a,b,c')
# print(li)
2.5.2、删
# l1 = li.pop(1) #按照位置去删除，有返回值
# print(l1)
# del li[1:3] #按照位置去删除，也可切片删除没有返回值 。
# print(li)
# li.remove('a') #按照元素去删除
# print(li)
# li.clear() #清空列表
2.5.3、改
# 改
# li = [1,'a','b',2,3,'a']
# li[1] = 'dfasdfas'
# print(li)
# li[1:3] = ['a','b']
# print(li)
2.5.4、查
切片去查，或者循环去查 。
2.5.5、其他操作
count（数）（方法统计某个元素在列表中出现的次数） 。
a = ["q","w","q","r","t","y"]
print(a.count("q"))
index（方法用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置）
a = ["q","w","r","t","y"]
print(a.index("r"))
sort （方法用于在原位置对列表进行排序）
reverse （方法将列表中的元素反向存放）
a = [2,1,3,4,5]
a.sort()# 他没有返回值，所以只能打印a
print(a)
a.reverse()#他也没有返回值 ， 所以只能打印a
print(a)
2.6字典dict 。
字典是python中唯一的映射类型 ， 采用键值对（key-value）的形式存储数据 。python对key进行哈希函数运算，根据计算的结果决定value的存储地址，所以字典是无序存储的，且key必须是可哈希的 。可哈希表示key必须是不可变类型，如：数字、字符串、元组 。
字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型 。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合 。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取 。
2.6.1、增
# dic['li'] = ["a","b","c"]
# print(dic)
# setdefault 在字典中添加键值对，如果只有键那对应的值是none,但是如果原字典中存在设置的键值对，则他不会更改或者覆盖 。
# dic.setdefault('k','v')
# print(dic) # {'age': 18, 'name': 'jin', 'sex': 'male', 'k': 'v'}
# dic.setdefault('k','v1') # {'age': 18, 'name': 'jin', 'sex': 'male', 'k': 'v'}
# print(dic)
2.6.2、删
# dic_pop = dic.pop("a",'无key默认返回值') # pop根据key删除键值对，并返回对应的值 ， 如果没有key则返回默认返回值
# print(dic_pop)
# del dic["name"] # 没有返回值 。
# print(dic)
# dic_pop1 = dic.popitem() # 随机删除字典中的某个键值对，将删除的键值对以元祖的形式返回
# print(dic_pop1) # ('name','jin')
# dic_clear = dic.clear() # 清空字典
# print(dic,dic_clear) # {} None
2.6.3、改
# 改
# dic = {"name":"jin","age":18,"sex":"male"}
# dic2 = {"name":"alex","weight":75}
# dic2.update(dic) # 将dic所有的键值对覆盖添加（相同的覆盖，没有的添加）到dic2中
# print(dic2)
2.6.4、查
# value1 = dic["name"] # 没有会报错
# print(value1)
#
# value2 = dic.get("djffdsafg","默认返回值") # 没有可以返回设定的返回值
# print(value2)
2.6.5、其他操作
# item = dic.items()
# print(item,type(item)) # dict_items([('name', 'jin'), ('sex', 'male'), ('age', 18)]) class 'dict_items'
# 这个类型就是dict_items类型，可迭代的
# keys = dic.keys()
# print(keys,type(keys)) # dict_keys(['sex', 'age', 'name']) class 'dict_keys'
# values = dic.values()
# print(values,type(values)) # dict_values(['male', 18, 'jin']) class 'dict_values' 同上
字典的循环
# dic = {"name":"jin","age":18,"sex":"male"}
# for key in dic:
# print(key)
# for item in dic.items():
# print(item)
# for key,value in dic.items():
# print(key,value)
三 ， 基础数据类型的总结
按存储空间的占用分（从低到高）
数字
字符串
集合：无序 ， 即无序存索引相关信息set(){}
元组：有序，需要存索引相关信息，不可变()
列表：有序，需要存索引相关信息，可变 ， 需要处理数据的增删改[]
字典：无序 ， 需要存key与value映射的相关信息，可变，需要处理数据的增删改{}
按存值个数区分
标量／原子类型数字，字符串
容器类型列表，元组 ， 字典
按可变不可变区分
可变列表，字典
不可变数字，字符串 ， 元组，布尔值
按访问顺序区分
直接访问数字
顺序访问（序列类型）字符串，列表，元组
key值访问（映射类型）字典
四，其他（for，enumerate，range）
for循环：用户按照顺序循环可迭代对象的内容
msg = '是全国范围内最好的'
for item in msg:
print(item)
li = ['alex','银角','女神','egon','太白']
for i in li:
print(i)
dic = {'name':'太白','age':18,'sex':'man'}
for k,v in dic.items():
print(k,v)
enumerate：枚举，对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值
li = ['alex','银角','女神','egon','太白']
for i in enumerate(li):
print(i)
for index,name in enumerate(li,1):
print(index,name)
for index, name in enumerate(li, 100): # 起始位置默认是0，可更改
print(index, name)
range：指定范围，生成指定数字
for i in range(1,10):
print(i)
for i in range(1,10,2): # 步长
print(i)
for i in range(10,1,-2): # 反向步长
print(i)
python dict 实现原理 2019-04-17dict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 。
直接定址法：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=https://www.04ip.com/post/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 。
【关于python使用哈希函数的信息】关于python使用哈希函数和的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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