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[经验分享] python hash-you

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发表于 2018-8-10 10:03:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
  在 python3 中hash DSC0000.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-image),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: DSC0001.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 DSC0002.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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