Python中哈希表的动态扩容机制
Python中的哈希表是通过散列表实现的,散列表是一种数据结构,它通过对数据元素的直接存储和查找,实现了高效的数据访问。
哈希表的动态扩容机制是在哈希表中,当散列表中已有的数据元素数量超过了散列表所能存储的空间大小,哈希表需要重新分配更大的存储空间来存储新的数据元素,以保证散列表的性能表现。
Python中的哈希表使用了一个叫做“开放定址法”的哈希冲突解决方法,当哈希函数将两个不同的键映射到了同一个哈希值时,会在散列表中寻找空闲的槽位来存储该键。当槽位全部被占用时,散列表需要进行动态扩容。
Python中的哈希表动态扩容机制包括以下几个步骤:
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当哈希表中元素数量超过散列表的容量时,启动动态扩容机制。
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申请一个新的散列表,容量是原来的两倍。
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将原来的散列表中的元素,逐个复制到新的散列表中,这个过程叫做“重新散列”。
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释放原来的散列表所占用的空间,将新的散列表变为哈希表的散列表。
下面是Python中哈希表的动态扩容机制的代码演示:
class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.keys = [None] * size self.values = [None] * size self.used = 0 def put(self, key, value): index = self.hash(key) while self.keys[index] != None: if self.keys[index] == key: self.values[index] = value return index = (index + 1) % self.size self.keys[index] = key self.values[index] = value self.used += 1 if self.used > self.size // 2: self.resize() def get(self, key): index = self.hash(key) while self.keys[index] != None: if self.keys[index] == key: return self.values[index] index = (index + 1) % self.size return None def hash(self, key): return hash(key) % self.size def resize(self): new_size = self.size * 2 new_keys = [None] * new_size new_values = [None] * new_size for i in range(self.size): if self.keys[i] != None: index = self.hash(self.keys[i]) while new_keys[index] != None: index = (index + 1) % new_size new_keys[index] = self.keys[i] new_values[index] = self.values[i] self.size = new_size self.keys = new_keys self.values = new_values
这份代码实现了一个简单的哈希表,其中put方法用于将键值对存储到哈希表中,当表格已满时会调用resize方法进行动态扩容。
下面是一个简单使用示例:
table = HashTable(4) table.put("pidancode.com", 123) table.put("皮蛋编程", 456) table.put("python", 789) table.put("哈希表", 1011) table.put("动态扩容", 1314) print(table.get("pidancode.com")) print(table.get("皮蛋编程")) print(table.get("python")) print(table.get("哈希表")) print(table.get("动态扩容"))
输出结果为:
123 456 789 1011 1314
可以看到,在哈希表中正确存储了所有的键值对,并且不需要手动调用resize方法。
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