哈希表作为基础数据结构我不多说，有兴趣的可以百度，或者等我出一篇博客来细谈哈希表。我这里就简单讲讲：哈希表不过就是一个定长数组，元素找位置，遇到哈希冲突则利用 hash 算法解决找另一个位置，如果数组长度不够用则进行扩容，然后不断地循环反复。 我们提到了字典和集合是由哈希表实现的，具体的实现过程 ...

python哈希表 集合Set 集合，简称集。由任意个元素构成的集体。高级语言都实现了这个非常重要的数据结构类型。 Python中，它是可变的、无序的、不重复的元素的集合。 初始化 set() -> new empty set object set(iterable ...

楔子 Python的字典是一种映射型容器对象，保存了键(key)到值(value)的映射关系。通过字典，我们可以快速的实现值的查找，json这种数据结构也是借鉴了Python中的字典。而且字典在Python中是经过高度优化的，因为Python底层也在大量的使用字典这种数据结构。 那么这次 ...

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 ...

Python实现哈希表 哈希表： 哈希冲突： 不同的key经过h函数计算后得到的下标一样，称为哈希冲突 1.链接法(chaining) 数组中对应的槽变成一个链式结构 2.线性探查(linear probing): 当一个槽被占用，找下一个可用的槽。 h(k,i)=(h′(k)+i)%m ...

哈哈，这是我第一篇博客园的博客。尝试了一下用python实现的哈希表，首先处理冲突的方法是开放地址法，冲突表达式为Hi=（H（key）+1）mod m，m为表长。 接下来是用开放地址法。 目标，输入：key/value列表，输出：运用拉链法的哈希表 对于下面的这个函数 ...

哈希表 根据设定的哈希函数 H(key)和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映射到一个有限的、地址连续的地址集 (区间) 上，并以关键字在地址集中的“映像”作为相应记录在表中的存储位置，如此构造所得的查找表称之为“哈希表”。 构造哈希函数的方法1. 直接定址法(数组) 哈希函数 ...

有序集合对象 — Redis 设计与实现 http://redisbook.com/preview/object/sorted_set.html /* ZSETs use a specialized version of Skiplists ...