我需要一段模型匹配的哈希算法的代码

以下是基于哈希表的模型匹配算法的代码示例：

def model_matching(model, data):
    # 创建哈希表
    hash_table = {}
    # 构建模型的哈希表
    for m in model:
        if m in hash_table:
            hash_table[m] += 1
        else:
            hash_table[m] = 1
    # 移动窗口进行匹配
    window_size = len(model)
    for i in range(len(data) - window_size + 1):
        # 创建子串的哈希表
        sub_hash_table = {}
        for j in range(window_size):
            sub = data[i+j]
            if sub in sub_hash_table:
                sub_hash_table[sub] += 1
            else:
                sub_hash_table[sub] = 1
        # 判断子串是否匹配模型
        if sub_hash_table == hash_table:
            return True
    return False

该算法的思路是先将模型中每个字符出现的次数存入哈希表中，然后遍历数据中所有长度为模型长度的子串，对每个子串也构建一个哈希表，最后比较两个哈希表是否相同，即可判断子串是否匹配模型。该算法的时间复杂度为$O(nm)$，其中$n$为数据长度，$m$为模型长度。