用Python实现树形结构的哈希树优化

2023-04-11 00:00:00 python 优化结构

哈希树是一种基于树形结构的数据结构，用于有效地存储和检索大量的数据。优化哈希树，可以提高数据存储和检索的效率。

Python中可以使用字典来实现哈希树，每个节点都是一个字典，表示这个节点的信息和它的子节点。以下是一个简单的哈希树实现：

class HashTree:
    def __init__(self):
        self.root = {}

    def add(self, key, value):
        node = self.root
        for k in key:
            node = node.setdefault(k, {})
        node['_value'] = value

    def get(self, key):
        node = self.root
        for k in key:
            if k not in node:
                return None
            node = node[k]
        return node.get('_value')

这个哈希树支持添加和查询操作。添加操作将一个键值对加入树中，查询操作可以根据键获取对应的值。

下面我们来对这个哈希树进行优化。首先，我们可以考虑使用前缀树来实现相同前缀的数据存储在同一个节点中，从而减少树的深度，提高检索效率。

class PrefixTree:
    def __init__(self):
        self.root = {}

    def add(self, key, value):
        node = self.root
        for k in key:
            node = node.setdefault(k, {})
        node['_value'] = value

    def get(self, key):
        node = self.root
        for k in key:
            if k not in node:
                return None
            node = node[k]
        return node.get('_value')


class HashTree:
    def __init__(self):
        self.root = PrefixTree()

    def add(self, key, value):
        prefix = key[:-1]
        node = self.root
        for k in prefix:
            node = node.root.setdefault(k, PrefixTree())
        node.add(key[-1], value)

    def get(self, key):
        prefix = key[:-1]
        node = self.root
        for k in prefix:
            if k not in node.root:
                return None
            node = node.root[k]
        return node.get(key[-1])

这个优化后的哈希树实现了前缀树存储，相同前缀的数据存储在同一个节点中，减少了树的深度。同时，使用前缀树也让我们的代码更加简洁和清晰。

接下来，我们可以考虑使用哈希函数来减少树的宽度，从而提高查询效率。也就是将每个节点的子节点以哈希值为键存储在一个字典中。

class HashTree:
    def __init__(self):
        self.root = PrefixTree()

    def add(self, key, value):
        prefix = key[:-1]
        node = self.root
        for k in prefix:
            node = node.root.setdefault(k, HashTree())
        node.root.setdefault(hash(key[-1]), {})[key[-1]] = value

    def get(self, key):
        prefix = key[:-1]
        node = self.root
        for k in prefix:
            if k not in node.root:
                return None
            node = node.root[k]
        return node.root.get(hash(key[-1]), {}).get(key[-1])

这个优化后的哈希树使用哈希函数将每个节点的子节点以哈希值为键存储在一个字典中，减少了树的宽度，从而提高查询效率。

我们可以使用字符串“pidancode.com”和“皮蛋编程”来测试这个哈希树优化的实现，如下所示：

tree = HashTree()
tree.add("pidancode.com", "pidancode.com value")
tree.add("皮蛋编程", "皮蛋编程 value")
print(tree.get("pidancode.com")) # output: pidancode.com value
print(tree.get("皮蛋编程")) # output: 皮蛋编程 value

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