Python哈希表是什么意思，是如何实现的

哈希表（Hash Table）是一种数据结构，它通过将键映射到索引来实现快速的数据查找、插入和删除操作。

Python 中的哈希表实现是通过字典（dict）来实现的。字典是一种无序的键值对集合，其中键必须是唯一的，而值可以是任意类型的对象。在字典中，键通过哈希函数计算得到一个唯一的索引，这个索引就是键在哈希表中的位置。因此，在读取、插入、删除键值对时，Python 可以通过哈希函数快速地定位到哈希表中对应的位置，从而实现 O(1) 的时间复杂度。

Python 中哈希表的实现方式是使用开放寻址法的线性探测（Linear Probing）方式，即在哈希表中插入元素时，如果该位置已经被占用，则继续往后寻找空位置，直到找到一个空闲的位置为止。这种方式虽然简单，但是在哈希表中出现大量的冲突时，会导致哈希表的性能下降。因此，Python 中的哈希表实现也包括了一些优化策略，如动态扩容、再哈希等，以提高哈希表的性能。

相关问题

python哈希表 字典实现

在Python中，哈希表（也称为字典）是一种非常常用的数据结构，它实现了关联数组或映射的概念。它的内部实现是基于哈希函数和链地址法（开放寻址法）或者拉链法（链表解决冲突）。字典在Python中由内置的`dict`类型表示，提供了快速查找、插入和删除键值对的能力。

Python字典的主要特点包括：
1. **动态大小**：字典的大小可以根据元素的数量自动调整。
2. **键值对**：每个元素都是由一个唯一的键(key)和对应的值(value)组成。
3. **常数时间复杂度**：平均情况下，查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(1)，因为哈希表能够迅速定位到目标位置。
4. **可变类型**：字典是可变的，可以通过索引键获取值，也可以直接修改键值对或删除元素。
5. **无序性**：Python 3.7及以上版本，默认字典是无序的，但迭代顺序可能会依赖于实现细节。

创建字典的基本语法如下：

# 创建空字典
my_dict = {}
# 或者使用花括号并指定键值对
my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

python哈希表链表

### Python 中哈希表与链表的实现及用法

#### 哈希表的概念及其组成部分
哈希表是一种线性表的存储结构，主要由一个直接寻址表和一个哈希函数构成。哈希函数 \( h(k) \) 将元素的关键字 \( k \) 作为输入参数，并返回该元素应存放在数组中的索引位置[^1]。

当多个不同的关键字通过相同的哈希函数映射到同一个地址时会发生哈希冲突。解决哈希冲突的方法有很多，其中一种常用的方式是在发生冲突的位置链接一条单向链表来保存具有相同哈希值的不同记录。

#### 使用内置 `dict` 类型创建简单的哈希表
Python 的内置字典类型实际上就是一个高效的哈希表实现：

hash_table = {}
hash_table['key'] = 'value'
print(hash_table.get('key'))

这段代码展示了如何利用 Python 自带的支持快速查找特性的字典对象构建简易版键值对形式的哈希表[^2]。

#### 手动编写带有拉链法处理碰撞的哈希表类
为了更深入理解哈希表的工作原理以及学习如何应对可能发生的哈希冲突问题，下面给出了一种基于拉链法的手工实现方案:

class HashTable:
    def __init__(self, size=7):  
        self.data_map = [None] * size
    
    def _hash(self, key):
        my_hash = 0
        for letter in str(key):
            my_hash = (my_hash + ord(letter)) % len(self.data_map)
        return my_hash
      
    def set_item(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        if not self.data_map[index]:
            self.data_map[index] = []
        self.data_map[index].append([key, value])
        
    def get_item(self, key):
        index = self._hash(key)
        if self.data_map[index] is not None:
            for i in range(len(self.data_map[index])):
                if self.data_map[index][i][0] == key:
                    return self.data_map[index][i][1]
        return None
        
ht = HashTable()
ht.set_item('bolts', 1400)
ht.set_item('washers', 50)
print(ht.get_item('bolts'))  # 输出: 1400

上述例子定义了一个名为 `HashTable` 的类，它内部维护着一个固定大小的列表用于存放实际数据项；每当遇到新的条目加入时会调用 `_hash()` 方法计算其对应的桶编号并将其追加至相应位置处形成的链表末端；而在检索指定项目的过程中则需遍历对应槽位上的全部节点直至找到匹配者为止。

#### 单项链表的基础操作
对于链表而言，在 Python 中可以通过定义结点(Node)类来进行表示，每个 Node 对象包含两部分信息：一是当前储存的数据(data)，二是指向下一个 node 的指针(next)[^3]:

class ListNode:
    def __init__(self, data=None, next_node=None):
        self.data = data
        self.next_node = next_node


node1 = ListNode("apple")
node2 = ListNode("banana", node1)

current = node2
while current:
    print(current.data)
    current = current.next_node

此段程序片段建立了两个相连的节点实例(node1 和 node2), 并实现了从头到尾依次打印各节点所携带的信息的功能.