Hashtable类

Hashtable不仅像Vector一样可以动态存储一系列的对象,还能对存储的对象(称为值)都要安排另一个对象(称为关键字)与之关联。

--注:Hashtable中不能有重复的关键字。

 

   在Hashtable中检索对象时,用作关键字的类必须覆盖 Object.hashCode()和Object.eauals()两个方法。

下面这个示例创建了一个数字的哈希表。它将数字的名称用作键:

     Hashtable numbers = new Hashtable();
     numbers.put("one", new Integer(1));
     numbers.put("two", new Integer(2));
     numbers.put("three", new Integer(3));

 

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这表格结构便于在各 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
<think>嗯,用户让我用Python实现一个HashTable来实现ADT Map。首先,我得回忆一下ADT Map的基本操作。Map通常需要支持插入、查找、删除和判断键是否存在,可能还需要获取大小。所以HashTable需要实现这些方法。 接下来,哈希表的原理。哈希表通过哈希函数将键转换成索引,然后在对应的位置存储值。处理冲突的方法有很多,比如链地址法或者开放寻址法。Python中通常用链地址法,每个槽位放一个链表或者列表,这样冲突的时候可以追加到后面。 那哈希函数的设计。简单的可以用取模运算,比如用哈希表的大小作为模数。不过要注意哈希表的大小应该是一个质数,这样可以减少冲突。这里可能需要一个获取下一个质数的方法,当扩容的时候需要用到。 然后考虑负载因子,当元素数量超过负载因子和容量的乘积时,就需要扩容。通常负载因子设为0.75比较合适。扩容的时候,需要创建一个更大的哈希表,通常是两倍左右的大小,并且重新哈希所有现有的键值对。 哈希表的大小最好是质数,所以需要有一个方法来找到下一个质数。比如,当需要扩容时,检查当前大小的两倍是否是质数,如果不是,就找比它大的下一个质数。 现在具体到的结构。HashTable应该有属性:容量(初始设为11),大小(当前存储的键值对数量),负载因子阈值,以及存储桶(buckets),每个桶是一个列表,里面存放键值对的元组。 初始化的时候,buckets应该是容量个空列表。插入的时候,计算哈希值找到对应的桶,然后遍历这个桶里的元素,如果键已经存在,就更新值;否则添加新的键值对。插入后检查负载因子,超过阈值就扩容。 查找的时候,同样计算哈希找到桶,遍历桶里的元素找到对应的键,返回值,找不到的话可以抛出KeyError或者返回None。 删除操作似,找到桶后遍历,找到对应的键然后移除,同时减少大小。 还需要一个哈希函数,这里可以先用Python内置的hash()函数,然后取模当前容量。不过要注意,如果键是自定义对象,可能需要自己实现__hash__方法,但这里假设用户使用的是基本数据型或Python处理好的对象。 测试的时候,可能需要处理各种情况,比如冲突、扩容等。比如插入多个键,导致负载因子超过阈值,触发扩容,这时候容量会变成下一个质数,比如23,然后重新哈希所有元素。 可能的错误点:哈希函数处理负数的情况,取模后要确保是正数。另外,删除元素时,如果在遍历列表的时候修改列表,可能会出问题,所以需要正确处理。 另外,实现__contains__方法可以用in操作符,直接调用get方法检查是否存在。 最后,可能需要一些辅助方法,比如获取所有键、所有值,或者遍历键值对,但根据ADT Map的基本要求,这些可能不是必须的,但用户可能需要扩展。 总结一下步骤: 1. 定义HashTable,初始化容量、大小、buckets和负载因子阈值。 2. 实现哈希函数。 3. 实现插入、查找、删除等方法。 4. 处理扩容逻辑,包括找到下一个质数和重新哈希。 5. 测试各个方法是否正确,特别是冲突和扩容的情况。</think>以下是用Python实现`HashTable`来表示ADT Map的逐步说明,采用链地址法解决哈希冲突: $$ \text{哈希表结构: } TableSize \times [ (key_1, value_1) \rightarrow (key_2, value_2) \rightarrow ... ] $$ ### 1. 结构定义 ```python class HashTable: def __init__(self, initial_capacity=11, load_factor=0.75): self.capacity = self._next_prime(initial_capacity) # 初始容量为质数 self.size = 0 # 当前存储的键值对数量 self.load_factor = load_factor self.buckets = [[] for _ in range(self.capacity)] # 存储桶的二维列表 ``` ### 2. 哈希函数实现 $$ \text{哈希函数: } h(key) = \text{hash}(key) \mod capacity $$ ```python def _hash(self, key): return hash(key) % self.capacity # 使用Python内置哈希函数 ``` ### 3. 插入操作 $$ \text{插入时间复杂度: } O(1) \text{(平均情况)} $$ ```python def put(self, key, value): index = self._hash(key) bucket = self.buckets[index] # 检查是否已存在相同key for i, (k, v) in enumerate(bucket): if k == key: bucket[i] = (key, value) return # 添加新键值对 bucket.append((key, value)) self.size += 1 # 检查是否需要扩容 if self.size / self.capacity > self.load_factor: self._resize() ``` ### 4. 动态扩容机制 $$ \text{新容量} = \text{next_prime}(2 \times \text{old\_capacity}) $$ ```python def _resize(self): new_capacity = self._next_prime(2 * self.capacity) new_buckets = [[] for _ in range(new_capacity)] # 重新哈希所有现有元素 old_buckets = self.buckets self.capacity = new_capacity self.buckets = new_buckets self.size = 0 for bucket in old_buckets: for key, value in bucket: self.put(key, value) ``` ### 5. 查找操作 $$ \text{查找时间复杂度: } O(1) \text{(平均情况)} $$ ```python def get(self, key): index = self._hash(key) bucket = self.buckets[index] for k, v in bucket: if k == key: return v raise KeyError(f"Key {key} not found") ``` ### 6. 删除操作 $$ \text{删除时间复杂度: } O(1) \text{(平均情况)} $$ ```python def remove(self, key): index = self._hash(key) bucket = self.buckets[index] for i, (k, v) in enumerate(bucket): if k == key: del bucket[i] self.size -= 1 return raise KeyError(f"Key {key} not found") ``` ### 7. 辅助方法 ```python def __contains__(self, key): try: self.get(key) return True except KeyError: return False def __len__(self): return self.size def _next_prime(self, n): # 查找大于等于n的最小质数 def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num**0.5)+1): if num % i == 0: return False return True while True: if is_prime(n): return n n += 1 ``` ### 使用示例 ```python ht = HashTable() ht.put("apple", 5) # 插入键值对 ht.put("banana", 10) print(ht.get("apple")) # 输出: 5 print(len(ht)) # 输出: 2 ht.remove("banana") print("banana" in ht) # 输出: False ``` ### 关键特性 1. **自动扩容**:当负载因子超过阈值时自动扩容 2. **质数容量**:始终使用质数作为容量,减少哈希冲突 3. **链地址法**:每个桶使用列表存储冲突元素 4. **完整API**:实现`put/get/remove/__len__/__contains__`等标准Map操作
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