Python哈希表

哈希表(Hash Table)，也叫做散列表或者哈希映射，是一种数据结构，它能够实现快速的查找操作。在Python中，哈希表是由内置数据类型dict实现的。

哈希函数

哈希函数是哈希表的关键，它用于将键(key)映射到哈希表的槽位(slot)中。在Python中，哈希函数由内置函数hash()实现，它可以针对不同的对象类型进行不同的哈希计算。

例如字符串型的哈希函数实现如下：

def str_hash(s):
    h = 0
    for c in s:
        h = h * 31 + ord(c)
    return h

解决哈希冲突

由于哈希函数的映射是有限的，所以不同的键(key)可能会被映射到同一个槽位(slot)中。这就是哈希冲突(Hash Collision)。

Python中解决哈希冲突的方法是开放寻址法(Open Addressing)，具体实现是将冲突的键值对存储到下一个可用的槽位中。假设哈希表的长度为N，那么存储时，使用下面的公式计算下一个槽位的位置：

next_slot = (hash_value + i) % N

其中，hash_value表示键(key)的哈希值，i为冲突的次数(从0开始)，N为哈希表的长度。

哈希表操作

哈希表的主要操作包括插入、查询和删除。在Python中，哈希表是通过内置数据类型dict实现的，对应的操作如下：

插入键值对

d = {}
d[key] = value

查找键值对

d = {}
value = d.get(key, default)

其中，如果key存在，则返回对应的value值，否则返回default值。

删除键值对

d = {}
del d[key]

总结

Python哈希表是一种非常强大的数据结构，可以快速实现查找、插入、删除等操作。程序员需要掌握哈希函数的编写方法以及解决哈希冲突的技巧，才能更好地使用Python哈希表。