哈希冲突链地址法python

时间: 2023-11-17 22:01:43 浏览: 38
哈希冲突链地址法是一种解决哈希冲突的方法,它在Python中也有应用。当两个不同的键值散列到同一个槽位时,哈希冲突链地址法会在该槽位上维护一个链表,将这些键值对存储在链表中。在查找时,先通过哈希函数计算键值的散列值,然后在对应的槽位上查找链表,直到找到对应的键值或者链表结束。这种方法可以有效地解决哈希冲突,但是需要额外的空间来存储链表。 在Python中,字典(dict)就是使用哈希表实现的,当发生哈希冲突时,Python会使用哈希冲突链地址法来解决。同时,Python还会在哈希表中维护一个填充因子,当哈希表中的元素数量超过了填充因子乘以槽位数量时,Python会自动调整哈希表的大小,以保证哈希表的性能。
相关问题

python 哈希冲突

哈希冲突是指在哈希表中,两个或多个不同的键经过哈希函数计算后得到了相同的哈希值。这种情况下,这些键会被放在哈希表的同一个位置上,形成了冲突。 哈希冲突可能会导致一些问题,例如查找、插入和删除操作的性能下降。当发生冲突时,通常有几种解决冲突的方法: 1. 链接法(Chaining):在每个哈希桶中使用链表或者其他数据结构来存储冲突的元素。 2. 开放寻址法(Open Addressing):当发生冲突时,继续寻找下一个可用的哈希桶直到找到一个空桶或者达到一定的探测次数。 3. 再哈希法(Rehashing):使用一个不同的哈希函数来再次计算冲突的元素的哈希值。 4. 建立完全哈希函数(Perfect Hashing):针对特定的键集合创建一个不会发生冲突的完美哈希函数。 选择合适的解决方法取决于具体的应用场景和需求。在设计哈希函数时,我们也可以考虑一些技巧,如良好分布的哈希函数、调整哈希表的大小等来减少哈希冲突的发生。

拉链法解决哈希冲突代码

拉链法是一种哈希表中解决哈希冲突的方法,它通过在哈希表中每个桶的位置上维护一个链表,将哈希到同一位置的元素都存储在该链表上。当需要查找某个元素时,首先计算该元素的哈希值,然后在对应的桶中查找与该元素哈希值相同的元素,如果该元素存在,则返回其对应的值;否则,返回不存在的信息。 以下是使用拉链法解决哈希冲突的代码示例: ```python class Node: def __init__(self, key, val): self.key = key self.val = val self.next = None class HashMap: def __init__(self, capacity=1000): self.capacity = capacity self.table = [None] * capacity def put(self, key, value): index = hash(key) % self.capacity if self.table[index] is None: self.table[index] = Node(key, value) else: p = self.table[index] while p.next is not None: if p.key == key: p.val = value return p = p.next if p.key == key: p.val = value else: p.next = Node(key, value) def get(self, key): index = hash(key) % self.capacity p = self.table[index] while p is not None: if p.key == key: return p.val p = p.next return None ``` 在上面的代码中,我们定义了一个 `Node` 类来表示链表节点,它包含一个键值对和指向下一个节点的指针。我们还定义了一个 `HashMap` 类来表示哈希表,它包含一个固定大小的数组 `table`,每个元素都是一个链表的头节点。在插入元素时,我们首先计算出元素的哈希值,并将其存储到对应的桶中。如果该桶为空,则直接插入元素;否则,遍历链表,查找与该元素键相同的节点,如果找到,则更新其值;否则,在链表末尾插入新的节点。在查找元素时,我们首先计算出元素的哈希值,并在对应的桶中查找与该元素键相同的节点,如果找到,则返回其值;否则,返回 `None`。

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