Python 哈希表实现原理解析
哈希表（Hash Table）又称散列表，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。哈希表存储的是键值对，可以用于快速的查找、插入、删除等操作。
哈希表的实现原理比较简单，主要有以下几个步骤：
- 定义哈希函数
哈希函数的作用是将键值映射到哈希表的槽位中，通常使用取余法来实现。例如，我们要将字符串“pidancode.com”映射到哈希表中，可以将其转换为ASCII码，并对哈希表的槽数取余，得到该字符串所对应的槽位。
- 定义哈希表
哈希表可以使用数组来实现，数组的大小即为哈希表的槽数。每个槽位存储一个链表，用于解决哈希冲突。
- 插入操作
插入操作分为两个步骤：首先使用哈希函数将键值映射到槽位中，然后将键值插入到链表中。如果发生哈希冲突，即多个键值映射到同一个槽位中，可以采用链表的方式将其解决。
- 查找操作
查找操作也分为两个步骤：首先使用哈希函数将键值映射到槽位中，然后在该槽位的链表中查找键值。如果找到了，则返回对应的值，否则返回空值。
- 删除操作
删除操作也分为两个步骤：首先使用哈希函数将键值映射到槽位中，然后在该槽位的链表中查找键值。如果找到了，可以直接删除该键值，并将链表中的指针指向下一个节点。
下面是Python实现哈希表的代码示例：
class ListNode: def __init__(self, key, value): self.key = key self.value = value self.next = None class MyHashMap: def __init__(self): self.size = 1000 self.table = [None] * self.size def put(self, key, value): index = key % self.size if self.table[index] == None: self.table[index] = ListNode(key, value) else: node = self.table[index] while node: if node.key == key: node.value = value return if node.next == None: break node = node.next node.next = ListNode(key, value) def get(self, key): index = key % self.size node = self.table[index] while node: if node.key == key: return node.value node = node.next return -1 def remove(self, key): index = key % self.size node = prev = self.table[index] if not node: return if node.key == key: self.table[index] = node.next else: node = node.next while node: if node.key == key: prev.next = node.next break else: node, prev = node.next, prev.next
在上面的代码中，我们定义了一个链表节点ListNode，每个节点存储一个键值对。哈希表使用数组来实现，数组的大小为1000，即为哈希表的槽数。put()、get()和remove()分别对应插入、查找和删除操作。其中，put()操作使用链表来解决哈希冲突，get()操作和remove()操作也需要遍历链表来查找节点。
使用哈希表可以快速实现对键值对的查找、插入和删除操作，具有较好的性能。但是，在实际应用中，哈希表的性能也受到哈希函数的影响，需要选择合适的哈希函数使得哈希表的槽位分布均匀，从而避免冲突。
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