python用哈希表计算数组中唯一值的和

可以使用Python内置的set()函数来实现哈希表计算数组中唯一值的和。具体步骤如下：

1. 首先定义一个数组arr，包含一些整数值。
2. 使用set()函数将数组转化为一个集合set_arr，这样就可以去掉数组中的重复项。
3. 遍历集合set_arr中的所有元素，并将它们累加到变量sum中。
4. 最后输出变量sum的值，即为数组中唯一值的和。

下面是Python代码示例：

arr = [1, 2, 3, 4, 2, 3, 5, 6, 1]
set_arr = set(arr)
sum = 0
for num in set_arr:
    sum += num
print(sum)

输出结果为：21，即数组中唯一值的和。

相关问题

python线性哈希表

哈希表是一种数据结构，用于存储和查找键值对。在哈希表中，每个键通过哈希函数转换为唯一的索引，并将其存储在数组中的相应位置。然而，由于哈希表的大小是有限的，不同的键可能会被映射到相同的位置，这就导致了哈希冲突的产生。

解决哈希冲突的方法有两种常见的方式：开放寻址法和拉链法。

1. 开放寻址法：如果哈希函数返回的位置已经有值，开放寻址法会尝试在哈希表中的其他位置找到一个空槽来存储冲突的元素。常见的开放寻址法有线性探查、二次探查和二度哈希。

- 线性探查：如果发生冲突，线性探查会依次检查下一个位置，直到找到一个空槽。
- 二次探查：如果发生冲突，二次探查会根据一个固定的增量序列依次检查下一个位置，直到找到一个空槽。
- 二度哈希：如果发生冲突，二度哈希会使用另一个哈希函数来计算下一个位置，直到找到一个空槽。

2. 拉链法：拉链法使用一个链表数组来解决哈希冲突。每个位置都存储一个链表，当发生冲突时，冲突的元素会被添加到该位置链表的末尾。

Python中可以使用字典对象来实现哈希表，字典对象使用哈希函数将键映射到数组的索引位置，并使用拉链法来解决哈希冲突。

哈希表排序python

哈希表排序（Hash Table Sort）是一种利用哈希表进行数据预处理和排序的方法，它结合了哈希表的高效查找和数组的有序存储。在Python中，虽然哈希表本身并不直接支持排序功能，但可以通过一些技巧来实现类似的效果。

首先，你需要创建一个哈希表（通常用字典或集合），将输入数据作为键插入，值可以随意设置，因为哈希表主要依赖于键的唯一性。然后，你可以遍历哈希表，按照字典序输出键，从而实现一种“无序”的排序，因为字典的迭代顺序不是固定的，但通常来说会是输入元素的自然顺序。

以下是一个简单的示例：

def hash_table_sort(input_list):
    hash_table = {}
    for item in input_list:
        # 对键进行某种哈希计算（这里假设是字符串长度）
        key = len(item)
        hash_table[key] = item

    # 生成一个空列表用于存储排序后的结果
    sorted_list = []

    # 按照哈希表的键顺序遍历，添加到新列表中
    for key in sorted(hash_table.keys()):
        sorted_list.append(hash_table[key])

    return sorted_list

# 示例
input_data = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear']
sorted_data = hash_table_sort(input_data)
print(sorted_data)