目录

1、直接寻址表

2、直接寻址表缺点

3、哈希

4、哈希表

5、解决哈希冲突

6、拉链法

7、常见哈希函数

8、哈希表的实现

8.1迭代器iter（）和__iter__

8.2str（）和repr（）

8.3代码实现哈希表

8.4哈希表的应用

 1、直接寻址表

2、直接寻址表缺点

3、哈希

• 直接寻址表：key为k的元素放到k的位置上
• 改进直接寻址表：哈希（Hashing）
  • 构建大小为m的寻址表T
  • key为k的元素放到h（k）的位置上
  • h（k）是一个函数，其将域U映射到表T[0,1,2,...,m-1]

4、哈希表

 5、解决哈希冲突

 6、拉链法

 7、常见哈希函数

 8、哈希表的实现

 8.1迭代器iter（）和__iter__

• 从根本上说，迭代器就是有一个next()方法的对象，而不是通过索引来计数。
• 迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口。
• 迭代器为类序列对象提供了一个类序列的接口。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。
• 迭代器只能往前不会后退。
• python的迭代无缝地支持序列对象，而且它还允许程序员迭代非序列类型，包括用户定义的对象。
• 迭代器用起来很灵巧，你可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象，例如字典的键、一个文件的行。

def iter_test():    i = iter('happy')#!!!    try:        while True:            print i.next()    except StopIteration:        pass    s = {'one':1,'two':2,'three':3}    print s    m = iter(s) #!!!    try:        while True:            print m.next()  #s[m.next()]    except StopIteration:        passif __name__ == '__main__':        iter_test()

happy{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}threetwoone

•  使用类实现__iter__()和next()函数
• 另一个创建迭代器的方法是使用类，一个实现了__iter__()和next()方法的类可以作为迭代器使用。
• next方法：返回迭代器的下一个元素
• __iter__方法：返回迭代器对象本身

class Fib(object):    def __init__(self):        self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b    def __iter__(self):        return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己    def next(self):        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值        if self.a > 10: # 退出循环的条件            raise StopIteration();        return self.a # 返回下一个值if __name__ == '__main__':        for n in Fib():        print n 

112358

8.2str（）和repr（）

• Python 内置函数 repr() 和 str() 分别调用对象的__repr__和__str__
• repr()更能显示出对象的类型、值等信息，对象描述清晰的。 而str()能够让我们最快速了解到对象的内容，可读性较高
• 在 Python 交互式命令行下直接输出对象默认使用的是__repr__

import datetimes = 'hello'd = datetime.datetime.now()print(str(s))print(repr(s))print(str(d))print(repr(d))

hello'hello'2023-6-13 22:39:18.014587datetime.datetime(2023, 6, 13, 22, 39, 18, 14587)

 Note：

• map（）函数

def square(x) :            # 计算平方数...     return x ** 2...>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方[1, 4, 9, 16, 25]>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数[1, 4, 9, 16, 25]

8.3、代码实现哈希表

# hashclass Linklist:    class node:        def __init__(self, item=None):            self.item = item            self.next = None    class LinkListIterator:        def __init__(self, node):            self.node = node        def __next__(self):            if self.node:                cur_node = self.node                self.node = cur_node.next                return cur_node.item            else:                raise StopIteration        def __iter__(self):            return self    def __init__(self, iterable=None):        self.head = None        self.tail = None        if iterable:            self.extend(iterable)    def append(self, obj):        s = Linklist.Node(obj)        if not self.head:            self.head = s            self.tail = s        else:            self.tail.next = s            self.tail = s    def extend(self, iterable):        for obj in iterable:            self.append(obj)    def find(self, obj):        for n in self:            if n == obj:                return True        else:            return False    def __iter__(self):        return self.LinkListIterator(self.head)    def __repr__(self):        return "<<" + ",".join(map(str, self)) + ">>"# 类似于集合的结构class HashTable:    def __init__(self, size=101):        self.size = size        self.T = [Linklist() for i in range(self.size)]    def h(self, k):        return k % self.size    def insert(self, k):        i = self.h(k)        if self.find(k):            print("Douplicated insert")        else:            self.T[i].append(k)    def find(self, k):        i = self.h(k)        return self.T[i].find(k)lk = Linklist([1, 2, 3, 4])print(lk)ht = HashTable()ht.insert(0)ht.insert(1)# hashclass Linklist:    class Node:        def __init__(self, item=None):            self.item = item            self.next = None    class LinkListIterator:        def __init__(self, node):            self.node = node        def __next__(self):            if self.node:                cur_node = self.node                self.node = cur_node.next                return cur_node.item            else:                raise StopIteration        def __iter__(self):            return self    def __init__(self, iterable=None):        self.head = None        self.tail = None        if iterable:            self.extend(iterable)    def append(self, obj):        s = Linklist.Node(obj)        if not self.head:            self.head = s            self.tail = s        else:            self.tail.next = s            self.tail = s    def extend(self, iterable):        for obj in iterable:            self.append(obj)    def find(self, obj):        for n in self:            if n == obj:                return True        else:            return False    def __iter__(self):        return self.LinkListIterator(self.head)    def __repr__(self):        return "<<" + ",".join(map(str, self)) + ">>"# 类似于集合的结构class HashTable:    def __init__(self, size=101):        self.size = size        self.T = [Linklist() for i in range(self.size)]    def h(self, k):        return k % self.size    def insert(self, k):        i = self.h(k)        if self.find(k):            print("Douplicated insert")        else:            self.T[i].append(k)    def find(self, k):        i = self.h(k)        return self.T[i].find(k)lk = Linklist([1, 2, 3, 4])print(lk)ht = HashTable()ht.insert(0)ht.insert(1)ht.insert(3)ht.insert(102)print(",".join(map(str, ht.T)))

结果

<<1,2,3,4>><<1,2,3,4>><<0>>,<<1,102>>,<<>>,<<3>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>,<<>>Process finished with exit code 0

8.4、哈希表的应用

 MD5算法

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