散列表的查找代码python
时间: 2024-06-22 16:03:56 浏览: 7
在Python中,散列表(也称为哈希表或字典)提供了高效的查找、插入和删除操作。散列表是通过将键(key)通过哈希函数转换为索引来存储数据的。这里是一个简单的Python字典查找代码示例:
```python
# 创建一个字典,其中键值对表示学生的姓名和分数
students = {
"Alice": 90,
"Bob": 85,
"Charlie": 95,
"David": 80
}
# 查找特定学生的分数
def search_score(name):
if name in students: # 判断名字是否在字典中
return students[name] # 如果在,返回对应的分数
else:
return None # 如果不在,返回None
# 使用函数查找Bob的分数
score = search_score("Bob")
print(f"Bob的分数是: {score}")
```
在这个例子中,`search_score`函数接受一个名字作为参数,如果这个名字是字典`students`中的键,它会返回相应的值(分数)。如果键不存在,函数将返回`None`。
相关问题
散列表查找失败的计算
散列表查找失败的计算可以通过计算查找失败的概率和平均查找长度来实现。具体步骤如下:
1. 计算查找失败的概率P0,P1,P2,...,Pn。其中,P0表示查找到0层时查找失败的概率,P1表示查找到1层时查找失败的概率,以此类推,Pn表示查找到n层时查找失败的概率。
2. 计算查找失败可能落在的位置总个数。这个值等于散列表的长度减去数据元素的个数。
3. 计算每一层查找失败可能落在的位置个数。这个值等于散列表的长度减去当前层的数据元素个数。
4. 根据公式:查找失败的平均查找长度 = P0*0 + P1 * 1 + P2 * 2 + P3 *2 + … + Pn * n,计算查找失败的平均查找长度。
下面是一个示例代码,演示如何计算散列表查找失败的平均查找长度:
```python
def calc_failed_search_avg_len(table_len, data_num):
# 计算查找失败可能落在的位置总个数
empty_num = table_len - data_num
# 初始化查找失败的概率和平均查找长度
failed_prob = 1.0
failed_avg_len = 0.0
# 计算每一层查找失败可能落在的位置个数,并更新查找失败的概率和平均查找长度
for i in range(empty_num):
failed_prob *= (i + 1) / table_len
failed_avg_len += failed_prob * i
# 返回查找失败的平均查找长度
return failed_avg_len
```
散列表不等概率平均查找长度
散列表不等概率平均查找长度是指在散列表中查找某个元素时,需要进行的平均比较次数。在散列表中,不同的元素可能会被映射到同一个散列表位置,这种情况被称为冲突。解决冲突的方法有很多种,其中一种是开放地址法。在开放地址法中,如果某个散列表位置已经被占用,就会按照某种规则去寻找下一个空闲位置,直到找到为止。这个过程被称为探测。
散列表不等概率平均查找长度的计算方法如下:
1. 假设散列表中有n个元素,m个散列表位置。
2. 对于每个元素,假设它被查找的概率为pi。
3. 对于每个元素,假设它在散列表中的探测长度为ci。
4. 则散列表不等概率平均查找长度为:ASL = Σ(pi * ci),i从1到n。
下面是一个使用线性探测法解决冲突的散列表的例子,其中包含了计算不等概率平均查找长度的代码:
```python
class HashTable:
def __init__(self, size):
self.size = size
self.keys = [None] * self.size
self.values = [None] * self.size
def put(self, key, value):
hash_value = self.hash_function(key)
if self.keys[hash_value] is None:
self.keys[hash_value] = key
self.values[hash_value] = value
elif self.keys[hash_value] == key:
self.values[hash_value] = value
else:
next_slot = self.rehash(hash_value)
while self.keys[next_slot] is not None and self.keys[next_slot] != key:
next_slot = self.rehash(next_slot)
if self.keys[next_slot] is None:
self.keys[next_slot] = key
self.values[next_slot] = value
else:
self.values[next_slot] = value
def get(self, key):
start_slot = self.hash_function(key)
if self.keys[start_slot] == key:
return self.values[start_slot]
else:
next_slot = self.rehash(start_slot)
while self.keys[next_slot] != key and next_slot != start_slot:
next_slot = self.rehash(next_slot)
if self.keys[next_slot] == key:
return self.values[next_slot]
else:
return None
def hash_function(self, key):
return key % self.size
def rehash(self, old_hash):
return (old_hash + 1) % self.size
def average_search_length(self, probabilities):
asl = 0
for i in range(len(self.keys)):
if self.keys[i] is not None:
asl += probabilities[self.keys[i]] * self.search_length(self.keys[i])
return asl
def search_length(self, key):
start_slot = self.hash_function(key)
position = start_slot
length = 1
while self.keys[position] != key:
position = self.rehash(position)
length += 1
return length
# 示例代码
table = HashTable(11)
table.put(54, "cat")
table.put(26, "dog")
table.put(93, "lion")
table.put(17, "tiger")
table.put(77, "bird")
table.put(31, "cow")
table.put(44, "goat")
table.put(55, "pig")
table.put(20, "chicken")
probabilities = {54: 0.1, 26: 0.05, 93: 0.05, 17: 0.2, 77: 0.1, 31: 0.1, 44: 0.1, 55: 0.1, 20: 0.1}
asl = table.average_search_length(probabilities)
print("散列表不等概率平均查找长度为:", asl)
```
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