您只使用一个列表来存储所有值,如果您想要一个哈希表,您可以使用列表列表,其中每个列表都是一个存储桶,但如果您只想检查元素是否在您自己的哈希表中代码:
def search(self, search_key):
hsh = self.hash_function(search_key)
if self.slots[hsh] is None:
return -1
while hsh < self.capacity:
if self.slots[hsh] == search_key:
return hsh
hsh += 1
return -1
您还必须处理有多个冲突的情况,因此我们需要检查哈希表中的每个元素以找到正确的值:
def search(self, search_key):
hsh = self.hash_function(search_key)
if self.slots[hsh] is None:
return -1
for i in range(self.capacity):
mod = (hsh + i) % self.capacity
if self.slots[mod] == search_key:
return mod
return -1
第一个 while 循环将一次探测一个值,但如果我们从多个冲突中环绕列表,它将在开始时丢失元素,因此使用 range
并mod = (hsh + i) % self.capacity
确保我们检查所有条目,如下例所示。
m = MyHashTable(5)
m.insert(13) # 13 % 5 = 3
m.insert(73) # 83 % 5 = 3
m.insert(93) # 93 & 5 = 3
print(m.search(13)) # 3
print(m.search(73)) # 4
print(m.search(93)) # 0
print(m.search(2)) # -1
您可以O(1)
通过跟踪何时向哈希表添加唯一值来创建 len 方法,在Open_addressing上还有一个不错的 wiki 页面,您可以将其中的部分应用到您的代码中,它将帮助您创建正确的键映射值并在需要时调整哈希表的大小。如果你想存储的不仅仅是数字,你需要使用不同的散列函数,我只使用散列,但你可以使用任何你喜欢的东西。同样in
在哈希表已满且密钥不存在时使用会导致无限循环,因此您需要处理这种情况:
class MyHashTable:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.slots = [None] * self.capacity
self.count = 0
def __str__(self):
return str(self.slots)
def __contains__(self, item):
return self.search(item) != -1
def __len__(self):
return self.count
def hash_function(self, key):
return hash(key) % self.capacity
def find_slot(self, key):
slot = self.hash_function(key)
while self.slots[slot] is not None and self.slots[slot] != key:
slot = (slot + 1) % self.capacity
return slot
def insert(self, key):
slot = self.find_slot(key)
if self.slots[slot] != key:
self.slots[slot] = key
self.count += 1
def search(self, key):
i = self.find_slot(key)
if self.slots[i] is not None:
return i
return -1
添加一个__contains__
也将允许您用于in
测试成员资格:
m = MyHashTable(5)
m.insert("foo")
m.insert(73)
m.insert(93)
m.insert(1)
print(m.search(73))
print(m.search(93))
print(m.search(1))
print(m.search("foo"))
m.insert(73)
print(m.slots)
print(len(m))
print("foo" in m)
print(5 in m)
输出:
3
4
1
0
['foo', 1, None, 73, 93]
4
True
False