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python hash

2023-01-31 02:39

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在 python3 中hashj_0028.gif

help(hash)

Help on built-in function hash in module builtins:

hash(obj, /)
    Return the hash value for the given object.#返回给定对象的哈希值

    Two objects that compare equal must also have the same hash value, but the
    reverse is not necessarily true.
    #两个比较相等的对象也必须有相同的散列值,但是逆转不一定是正确的。

    Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-p_w_picpath),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。

    一个典型的空间换时间的算法,根据哈希出来的关键字进行快速的查询

构造方法:j_0023.gif

    ① 直接寻址法

        取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b,

        其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)

    ② 数字分析法

        分析一组数据的某些特征,比如,比如在学校里用学生的年龄来作为标识的话,会有很大

        的冲突率,如果利用学生的学号作为标识的话,冲突率就会大大下降,因此数字分析就是

        找出这些特征的规律,尽可能利用这些数据来构成冲突几率较低的散列地址

    ③ 平方取中法

        先平方 后取中 生成散列地址

    ④ 折叠法

        均匀分割 分别取和 生成散列地址

    ⑤ 随机数法

        选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。

    ⑥ 除留余数法

        取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = 

        key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。

        对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。

处理冲突的方法j_0022.gif

   ① 开放寻址法:Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2,…,k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为散列表长,

    di为增量序列,可有下列三种取法:   

    1).di=1,2,3,…,m-1,称线性探测再散列;

    2). di=1^2,(-1)^2,2^2,(-2)^2,(3)^2,…,±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列;

    3). di=伪随机数序列,称伪随机探测再散列。

    ② 再散列法:Hi=RHi(key),i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数,即在同义词产生地址冲突

      时计算另一个散列函数地址,直到冲突不再发生,这种方法不易产生“聚集”,但增加了计

      算时间。

    ③ 链地址法(拉链法)

    ④ 建立一个公共溢出区

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