本文主要翻译自 so 上面的问题 Why can a Python dict have multiple keys with the same hash? 下 Praveen Gollakota 的答案 Python 字典是通过哈希表实现的 哈希表必然存在哈希冲突 ...
一 字典的实现原理 python中的字典底层依靠哈希表 hash table 实现, 使用开放寻址法解决冲突, 哈希表是key value类型的数据结构, 可以理解为一个键值需要按照一定规则存放的数组, 而哈希函数就是这个规则 字典本质上是一个散列表 总有空白元素的数组, python至少保证 的数组是空的 , 字典中的每个键都占用一个单元, 一个单元分为两部分, 分别是对键的引用和对值的引用, ...
2019-05-27 14:22 0 1522 推荐指数:
本文主要翻译自 so 上面的问题 Why can a Python dict have multiple keys with the same hash? 下 Praveen Gollakota 的答案 Python 字典是通过哈希表实现的 哈希表必然存在哈希冲突 ...
哈希函数又叫散列函数,一个哈希函数的输入域可以是非常大的范围,但是他的输出域是一个固定的范围 哈希函数的性质: 典型的哈希函数都拥有无限的输入值域 输入值相同的时候,输出值也一样 输入值不一样时,输出值可能一样,也可能不一样 不同的输入值得到的哈希值,整体均匀的分布在输出域 ...
小结 散列函数构造方法: 1.直接定址法:H(key) = a*key + b 2.除留余数法:H(key) = key % p(p为不大于散列表表长,但最接近或等于表长的质数p) 3.数字分析法:选取r进制数数码分布较为均匀的若干位作为散列地址 ...
两个数组 bucket数组:存储key的hash桶,桶指的是把hashcode分配到一定的范围内 entry数组:用来存储实现的值,它是一个单向链表,bucket总是存储链表的最后一个元素 实现方式 通过哈希桶来实现的k/v存储,通过key的hash码,再进行桶计算,生成一个 ...
。 常用哈希函数构造方法: (1)直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值作为散列地址,即 H(ke ...
通过构造性能良好的哈希函数,可以减少冲突,但一般不可能完全避免冲突,因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突,两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例,说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种: 开放定址法 这种方法也称再散列法,其基本思想 ...
一、拉链法 上篇博文我们举的例子,HashMap,HashSet其实都是采用的拉链法来解决哈希冲突的,就是在每个位桶实现的时候,我们采用链表(jdk1.8之后采用链表+红黑树)的数据结构来去存取发生哈希冲突的输入域的关键字(也就是被哈希函数映射到同一个位桶上的关键字)。首先来 ...
哈希冲突的产生原因 哈希是通过对数据进行再压缩,提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的,而数据可能比较多,导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。 产生哈希冲突的影响因素 装填因子(装填因子=数据总数 / 哈希表长)、哈希函数、处理 ...