Python 哈希表的实现——字典

接触过 Python 的小伙伴应该对【字典】这一数据类型都了解吧

虽然 Python 没有显式名称为“哈希表”的内置数据结构，但是字典是哈希表实现的数据结构

在 Python 中，字典的键（key）被哈希，哈希值决定了键对应的值（value）在字典底层数据存储中的位置

那么今天我们就来看看哈希表的原理以及如何实现一个简易版的 Python 哈希表

ps：文中提到的 Python 指的是 CPyhton 实现

何为哈希表？

哈希表（hash table）通常是基于“键-值对”存储数据的数据结构

哈希表的键（key）通过哈希函数转换为哈希值（hash value），这个哈希值决定了数据在数组中的位置。这种设计使得数据检索变得非常快

举个例子，下面有一组键值对数据，其中歌手姓名是 key，歌名是 value

+------------------------------+
|   Key        |   Value       |
+------------------------------+
| Kanye        | Come to life  |
| XXXtentacion | Moonlight     |
| J.cole       | All My Life   |
| Lil wanye    | Mona Lisa     |
| Juice WRLD   | Come & Go     |
+------------------------------+

如果我们想要将这些键值对存储在哈希表中，首先需要将键的值转换成哈希表的数组的索引，这时候就需要用到哈希函数了

哈希函数是哈希表实现的主要关键，它能够处理键然后返回存放数据的哈希表中对应的索引

一个好的哈希函数能够在数组中均匀地分布键，尽量避免哈希冲突（两个键返回了相同的索引）

哈希函数是如何处理键的，这里我们创建一个简易的哈希函数来模拟一下（实际上哈希函数要比这复杂得多）

def simple_hash(key, size):
    return ord(key[0]) % size

这个简易版哈希函数将歌手名（即 key）首字母的 ASCII 值与哈希表大小取余，得出来的值就是歌名（value）在哈希表中的索引

那这个简易版哈希函数有什么问题呢？聪明的你一眼就看出来了：容易出现碰撞。因为不同的键的首字母有可能是一样的，就意味着返回的索引也是一样的

例如我们假设哈希表的大小为 10 ，我们以上面的歌手名作为键然后执行 simple_hash(key, 10) 得到索引

可以看到，由于Juice WRLD 和 J.cole 的首字母都一样，哈希函数返回了相同的索引，这里就发生了哈希碰撞

虽然几乎不可能完全避免任何大量数据的碰撞，但一个好的哈希函数加上一个适当大小的哈希表将减少碰撞的机会

当出现哈希碰撞时，可以使用不同的方法（例如开放寻址法）来解决碰撞

应该设计健壮的哈希函数来尽量避免哈希碰撞

我们再来看其他的键，Kanye 通过 simple_hash() 函数返回 index 5，这意味着我们可以在索引 5 （哈希表的第六个元素）上找到 其键 Kanye 和值Come to life

哈希表优点

在哈希表中，是根据哈希值（即索引）来寻找数据，所以可以快速定位到数据在哈希表中的位置，使得检索、插入和删除操作具有常数时间复杂度 O(1) 的性能

与其他数据结构相比，哈希表因其效率而脱颖而出

不但如此，哈希表可以存储不同类型的键值对，还可以动态调整自身大小

Python 中的哈希表实现

在 Python 中有一个内置的数据结构，它实现了哈希表的功能，称为字典

Python 字典（dictionary，dict）是一种无序的、可变的集合（collections），它的元素以 “键值对（key-value）”的形式存储

字典中的 key 是唯一且不可变的，这意味着它们一旦设置就无法更改

my_dict = {"Kanye": "Come to life", "XXXtentacion": "Moonlight", "J.cole": "All My Life"}

在底层，Python 的字典以哈希表的形式运行，当我们创建字典并添加键值对时，Python 会将哈希函数作用于键，从而生成哈希值，接着哈希值决定对应的值将存储在内存的哪个位置中

所以当你想要检索值时，Python 就会对键进行哈希，从而快速引导