python:实现哈希表算法(附完整源码)

介绍 哈希表一个通过哈希函数来计算数据存储位置的数据结构，通常支持如下操作： insert（key，value）：插入键值对（key，value）。 get（key）： 如果存在键为key的键值对则返回其value，否则返回空值。 delete（key）： 删除键为key的键值对。 在 Python 当中最具代表的数据结构就是 字典 和 集合，底层所使用的都是哈希表这一数据结构。 直接寻址表 在学习哈希表之前，我们先了解直接寻址表的概念。 假如我们当前定义了一个集合 U，这个集合 U 里面包含了所有的

# 实现hashtable,指定在key位置存入data class HashTable: def __init__(self): self.size = 11 self.slots = [None] * self.size # hold the key items self.data = [None] * self.size # hold the data values def hashfunction(self, key, size)

哈希表的每个数据，保留了链表头结点和尾结点，插入前需要先进行查找，如果找到的位置链表非空，则插入尾结点，并且更新尾结点。哈希表的每个数据就是一个键，插入之前需要先进行查找，如果找到的位置未被插入则执行插入，否则找到下一个未被插入的位置进行插入。如果键存在于字典中，则返回对应的值；，无论是开放地址法，还是链地址法，都可以实现哈希表，我们只需要选择其中一种即可。计算它的哈希值，对数组长度 n 取模以后，找到合适的位置，遍历这个位置上的链表，，只要哈希表足够大，总能找到一空的位置，并且记录下来作为它的哈希值，

哈希表 通过最简单的取模运算作为哈希算法 class HashNode(object): def __init__(self, id, data): self.id = id self.data = data self.next = None def __str__(self): return '(%d,%s)' % (self.id, str(self.data)) class HashLinkedList(object

哈希表（Hash Table，又称为散列表），一个通过哈希函数来计算数据的存储位置的数据结构，是一种线性表的存储结构。哈希表由一个直接寻址表和一个哈希函数组成，哈希函数 h(k) 将关键字 k 作为自变量，返回元素的存储下标。

【代码】Python篇——数据结构与算法（第六部分：哈希表）

python:实现double hash双哈希算法(附完整源码)

可以看到，我们自己实现的哈希表可以正常地添加、查询、删除键值对。但是需要注意的是，哈希表的实现方式有很多种，这里只是一个简单的示例，实际情况中需要根据不同的需求和场景选择合适的哈希表实现方式。上述代码中，哈希表的大小为11，哈希函数使用了简单的余数哈希函数，哈希冲突则使用了下一个位置哈希方式，即向后查找下一个空槽位，如果是更新数据则直接替换掉旧数据。Python第三方库中已经有了内置的哈希表类型，即字典(dict)，但是实现自己的哈希表可以帮助我们更好地理解哈希表这种数据结构的原理和实现方法。

简要叙述了哈希和哈希表，实现哈希表结构

哈希表是一个哈希函数来计算数据储存位置的数据结构，通常支持如下操作：insert(key,value)：插入健值对(key,value)get(key)：如果存在键key的健值则返回value，否则返回空值delete(key)：删除键为key的健值对。

哈希表算法，也称为散列表算法，是一种根据关键字（Key）和值（Value）直接进行访问的数据结构。它通过哈希函数（Hash Function）将关键字映射到表中的一个位置，以便快速查找、插入和删除操作。哈希表是一种通过哈希函数组织数据，以支持快速插入和查找操作的数据结构。哈希函数的设计目标是减少哈希冲突，即不同的关键字映射到同一个位置的情况。

class HashTable: def __init__(self): self.size=11 self.slots=[None]*self.size self.data=[None]*self.size def hash_function(self,key,size): return key%size d

利用python解决哈希表的算法题，提供解题思路。