哈希查找算法代码python

哈希查找算法（Hash Search Algorithm）是一种非常常见的数据结构算法，它可以实现快速的数据搜索、查询操作。在大数据时代，哈希查找算法在很多领域中都有着广泛的应用，如网络安全、搜索引擎、语音识别、图像处理等。本文将主要介绍哈希查找算法和其在Python中的实现。

一、哈希查找算法简介

哈希查找算法是把不同的关键字映射到同一个存储位置中，它可以快速地通过关键字找到对应的值，时间复杂度为O(1)。哈希查找算法主要分为两个步骤，哈希函数的构造和哈希冲突解决方法。

1.哈希函数的构造

哈希函数是将任意长度的输入（即关键字）映射到固定长度的输出（即哈希值）的一种函数。哈希函数具有以下特点：

（1）哈希值的范围是[0,m-1]，其中m是哈希表的长度；

（2）不同的关键字散列到不同的地址，即哈希冲突的概率尽可能小；

（3）哈希函数的计算速度应尽可能快。

常用的哈希函数有直接定址法、平方取中法、折叠法、除留余数法等。下面以最常用的除留余数法为例，介绍哈希函数的构造方法。

h(key)=key % m

其中，key表示输入的关键字，m表示哈希表的长度。除留余数法中，哈希函数的返回值就是输入关键字除以哈希表长度的余数，即哈希值。

2.哈希冲突解决方法

当两个不同的关键字散列到同一个地址上时，就会发生哈希冲突。哈希冲突的解决方法可以分为开放地址法和链地址法两种。

开放地址法：当出现哈希冲突时，按照某种规则寻找下一个空地址，并将数据插入其中。常见的开放地址法有线性探测法、二次探测法和再哈希法等。

链地址法：将哈希值相同的元素存储在同一个链表中，当查找时，通过哈希函数得到哈希值，然后遍历链表，直到找到所要查找的元素。链地址法需要额外的空间来存储链表，但可以解决任意冲突，不会产生聚集现象。

二、哈希查找算法实现

Python中提供了字典（dict）类型，可以实现哈希查找算法。字典是一种由键和对应值组成的数据结构，它的核心之一就是哈希表。

1.创建字典

创建字典时，需要键值对之间用冒号":"连接，并用大括号"{}"将其括起来，如下所示：

dict = { 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3 }

2.访问字典元素

访问字典元素时，可以通过键来获取对应的值，如下所示：

print(dict['b']) #输出2

3.添加和删除元素

在字典中添加元素时，直接给字典赋值即可，如下所示：

dict['d'] = 4

在字典中删除元素时，可以使用del关键字，如下所示：

del dict['b']

4.遍历字典

遍历字典时，可以使用for循环来实现，如下所示：

for key in dict.keys(): #遍历所有键

print(key,dict[key])

for value in dict.values(): #遍历所有值

print(value)

for item in dict.items(): #同时遍历键和值

print(item[0],item[1])

三、Python实现哈希查找算法示例

下面给出一个使用Python实现的哈希查找算法示例。

dict = { 'apple': '苹果', 'banana': '香蕉', 'orange': '橙子', 'pear': '梨子' }

#访问字典元素

print(dict['apple']) #输出苹果

#添加元素

dict['peach'] = '桃子'

#删除元素

del dict['orange']

#遍历字典

for key in dict.keys():

print(key,dict[key])

执行结果为：

苹果

apple 苹果

banana 香蕉

pear 梨子

peach 桃子

综上所述，哈希查找算法是一种高效的数据结构算法，在数据查询方面具有独特的优势。Python中的字典类型可以轻松实现哈希查找算法。使用哈希表，我们可以快速、高效地进行元素的插入、查找和删除，可以大大提高程序运行效率。