Python中如何实现曼哈顿哈希查找算法

2023-04-16 00:00:00 算法如何实现曼哈顿

曼哈顿哈希算法的原理是将数据映射到网格中，在网格中查找目标数据。具体实现步骤如下：

1.选择一个哈希函数，将数据映射到坐标系中的某个点；
2.将网格中该点标记为已占用；
3.在查找数据时，使用同样的哈希函数将目标数据映射到坐标系中的某个点，并在网格中查找该点。

Python代码演示：

#哈希函数，返回坐标(x, y)
def hash_func(data):
    x = sum(ord(ch) for ch in data) % 10
    y = sum(ord(ch) for ch in data[::-1]) % 10
    return x, y

#初始化网格
grid = [[False] * 10 for _ in range(10)]

#插入数据
data = ["pidancode.com", "皮蛋编程", "hello", "world"]
for d in data:
    x, y = hash_func(d)
    grid[x][y] = True

#查找数据
target = "皮蛋编程"
x, y = hash_func(target)
if grid[x][y]:
    print(target, "found")
else:
    print(target, "not found")

在这个例子中，哈希函数将字符串映射到一个坐标系中的点上。网格的大小为10x10，哈希函数的结果在0-9之间取值。在插入数据时，哈希函数计算出数据在网格中的坐标，并将该点标记为已占用。在查找数据时，同样使用哈希函数计算目标数据在网格中的坐标，并查找该点是否已被占用。

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