哈希游戏作为一种新兴的区块链应用，它巧妙地结合了加密技术与娱乐，为玩家提供了全新的体验。万达哈希平台凭借其独特的彩票玩法和创新的哈希算法，公平公正-方便快捷!万达哈希,哈希游戏平台,哈希娱乐,哈希游戏哈希表属于抽象数据结构，需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行API定制，对于大部分高级语言而言，都会提供已经实现好的、可直接使用的API，如JAVA中有MAP集合、C++中的MAP容器，Python中的字典

　　使用者可以使用API中的方法完成对哈希表的增、删、改、查一系列操作。

　　使用者角度：只需要知道哈希表是基于键、值对存储的解决方案，另需要熟悉不同计算机语言提供的基于哈希表数据结构的API实现，学会使用API中的方法。

　　开发者的角度：则需要知道哈希表底层实现原理，以及实现过程中需要解决的各种问题。本文将站在开发者的角度，带着大家一起探究哈希的世界。

　　大家都知道，基于列表（数组）的查询速度非常快，时间复杂度是O（1），常量级别的。

　　列表的底层存储结构是连续的内存区域，只要给定数据在列表（数组）中的位置，就能直接查询到数据。理论上是这么回事，但在实际操作过程，查询数据的时间复杂度却不一定是常量级别的。

　　如存储下面的学生信息，学生信息包括学生的姓名和学号。在存储学生数据时，如果把学号为0的学生存储在列表0位置，学号为1的学生存储在列表1位置

　　这里把学生的学号和列表的索引号进行关联，查询某一个学生时，知道了学生的学号也就知道了学生数据存储在列表中的位置，可以认为查询的时间复杂度为O(1)。

　　之所以可以达到常量级，是因为这里有信息关联（学生学号关联到数据的存储位置）。

　　但是，不是存储任何数据时，都可以找到与列表位置相关联的信息。比如存储所有的英文单词，不可能为每一个英文单词编号，即使编号了，编号在这里也仅仅是流水号，没有数据含义的数据对于使用者来讲是不友好，谁也无法记住哪个英文单词对应哪个编号。

　　所以使用列表存储英文单词后需要询时，因没有单词的存储位置。还是需要使用如线性、二分之类的查询算法，这时的时间复杂度由使用的查询算法的时间复杂度决定。

　　如果对上述存储在列表的学生信息进行了插入、删除等操作，改变了数据原来的位置后，因破坏了学号与位置关联信息，再查询时也只能使用其它查询算法，不可能达到常量级。

　　通过上述的分析，可以得出一个结论，要提高查询的速度，得想办法把数据与位置进行关联。而哈希表的核心思想便是如此。

　　哈希表引入了关键字概念，关键字可以认为是数据的别名。如上表，可以给每一个学生起一个别名，这个就是关键字。

　　Tip：这里的关键字是姓名的拼音缩写，关键字和数据的关联性较强，方便记忆和查询。

　　有了关键字后，再把关键字映射成列表中的一个有效位置，映射方法就是哈希表中最重要的概念哈希函数。

　　哈希函数的功能：提供把关键字映射到列表中的位置算法，是哈希表存储数据的核心所在。如下图，演示数据、哈希函数、哈希表之间的关系，可以说哈希函数是数据进入哈希表的入口。

　　当需要查询学生数据时，同样需要调用哈希函数对关键字进行换算，计算出数据在列表中的位置后就能很容易查询到数据。

　　如果忽视哈希函数的时间复杂度，基于哈希表的数据存储和查询时间复杂度是O(1)。

　　哈希算法决定了数据的最终存储位置，不同的哈希算法设计方案，也关乎哈希表的整体性能，所以，哈希算法就变得的尤为重要。

　　Tip：无论使用何种哈希算法，都有一个根本，哈希后的结果一定是一个数字，表示列表（哈希表）中的一个有效位置。也称为哈希值。

　　使用哈希表存储数据时，关键字可以是数字类型也可以是非数字类型，其实，关键字可以是任何一种类型。这里先讨论当关键字为非数字类型时设计哈希算法的基本思路。

　　这里可以简单地把拼音看成英文中的字母，先分别计算每一个字母在字母表中的位置，然后相加，得到的一个数字。

　　前文说过哈希值是表示数据在列表中的存储位置，现在假设一种理想化状态，学生的姓名都是3个汉字，意味着关键字也是3个字母，采用上面的的哈希算法，最大的哈希值应该是zzz=26+26+26=78，意味着至少应该提供一个长度为78的列表 。

　　如果，现在仅仅只保存4名学生，虽然只有4名学生，因无法保证学生的关键字不出现zzz，所以列表长度还是需要78。如下图所示。

　　采用这种哈希算法会导致列表的空间浪费严重，最直观想法是对哈希值再做约束，如除以4再取余数，把哈希值限制在4之内，4个数据对应4个哈希值。我们称这种取余数方案为取余数算法。

　　取余数法中，被除数一般选择小于哈希表长度的素数。本文介绍其它哈希算法时，也会使用取余数法对哈希值进行适当范围的收缩。

　　4个存储位置存储4学生，应该是刚刚好，但是，只存储了3名学生。且还有1个位置是空闲的。现在编码验证一下，看是不是人为因素引起的。

　　这是因为李连杰和张志忠的哈希值都是2，导致在存储时，后面存储的数据会覆盖前面存储的数据，这就是哈希中的典型问题，哈希冲突问题。

　　所谓哈希冲突，指不同的关键字在进行哈希算法后得到相同的哈希值，这意味着，不同关键字所对应的数据会存储在同一个位置，这肯定会发生数据丢失，所以需要提供算法，解决冲突问题。

　　Tip：研究哈希表，归根结底，是研究如何计算哈希值以及如何解决哈希值冲突的问题。

　　针对上面的问题，有一种想当然的冲突解决方案，扩展列表的存储长度，如把列表扩展到长度为8。

　　貌似解决了冲突问题，其实不然，当试着设置列表的长度为6、7、8、9、10时，只有当长度为8时没有发生冲突，这还是在要存储的数据是已知情况下的尝试。

　　如果数据是动态变化的，显然这种扩展长度的方案绝对不是本质解决冲突的方案。即不能解决冲突，且产生大量空间浪费。

　　现实情况是，同时满足这2个条件的哈希算法几乎是不可能有的，面对数据量较多时，哈希冲突是常态。所以，只能是尽可能满足。

　　因冲突的存在，即使为100个数据提供100个有效存储空间，还是会有空间闲置。这里把实际使用空间和列表提供的有效空间相除，得到的结果，称之为哈希表的占有率（载荷因子）。

　　如上述，当列表长度为4时， 占有率为3/4=0.75，当列表长度为8时，占有率为4/8=0.5，一般要求占率控制 在0.6~0.9之间。

　　前面在介绍什么是哈希算法时，提到了取余数法，除此之外，还有几种常见的哈希算法。

　　折叠法：将关键字分割成位数相同的几个部分（最后一部分的位数可以不同）然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为哈希值。

　　因有相加求和计算，折叠法适合数字类型或能转换成数字类型的关键字。假设现在有很多商品订单信息，为了简化问题，订单只包括订单编号和订单金额。

　　第一步：把订单编号20201011按每3位一组分割，分割后的结果：202、010、11。

　　第二步：把分割后的数字相加202+010+11，得到结果：223。再使用取余数法，如果哈希表的长度为10，则除以10后的余数为3。

　　如订单编号19981112按3位一组分割，分割后的结果：199、811、12，间界叠加操作求和表达式为199+118+12=339，再把结果339%10=9。

　　求平方再取中算法，是一种较常见的哈希算法，从数学公式可知，求平方后得到的中间几位数字与关键字的每一位都有关，取中法能让最后计算出来的哈希值更均匀。

　　因要对关键字求平方，关键字只能是数字或能转换成数字的类型，至于关键字本身的大小范围限制，要根据使用的计算机语言灵活设置。

　　如下面的图书数据，图书包括图书编号和图书名称。现在需要使用哈希表保存图书信息，以图书编号为关键字，图书名称为值。

　　第二步：取3364的中间值36，然后再使用取余数方案。如果哈希表的长度为10，则36%10=6。

　　上述求平方取中间值的算法仅针对于本文提供的图书数据，如果需要算法具有通用性，则需要根据实际情况修改。

　　直接地址法：提供一个与关键字相关联的线性函数。如针对上述图书数据，可以提供线的选择会影响最终生成的哈希值的大小。可以根据哈希表的大小和操作的数据含义自行选择。

　　key为图书编号。当关键字不相同时，使用线性函数得到的值也是唯一的，所以，不会产生哈希冲突，但是会要求哈希表的存储长度比实际数据要大。

　　实际应用时，具体选择何种哈希算法，完全由开发者定夺，哈希算法的选择没有固定模式可循，虽然上面介绍了几种算法，只是提供一种算法思路。

　　当发生哈希冲突后，会在冲突位置之后寻找一个可用的空位置。如下图所示，使用取余数哈希算法，保存数据到哈希表中。

　　为删除状态，一定要标注此位置曾经保存过数据，而不能设置为空状态。为什么？如果设置为空状态，则在查询数字

　　为了保证当哈希值发生冲突后，如果从冲突位置查到哈希表的结束位置还是没有找到空位置，则再从哈希表的起始位置，也就是0位置再搜索到冲突位置。冲突位置是起点也是终点，构建一个查找逻辑环，以保证一定能找到空位置。

　　的方式跳跃式向前查找。目的是让数据分布均匀，减小数据聚集。除了采用增量探测之外，还可以使用再哈希的方案。也就是提供

　　个哈希函数，第1次哈希值发生冲突后，再调用第2个哈希函数再哈希，直到冲突不再产生。这种方案会增加计算时间。

　　这种方案的优势是不会产生额外的存储空间，但易产生数据聚集，会让数据的存储不均衡，并且会违背初衷，通过关键字计算出来的哈希值并不能准确描述数据正确位置。

　　链表法应该是所有解决哈希冲突中较完美的方案。所谓链表法，指当发生哈希冲突后，以冲突位置为首结点构建一条链表，以链表方式保存所有发生冲突的数据。如下图所示：

　　链表方案解决冲突，无论在存储、查询、删除时都不会影响其它数据位置的独立性和唯一性，且因链表的操作速度较快，对于哈希表的整体性能都有较好改善。

　　使用链表法时，哈希表中保存的是链表的首结点。首结点可以保存数据也可以不保存数据。

　　编码实现链表法：链表实现需要定义 2 个类，1 个是结点类，1 个是哈希类。

　　研究哈希表，着重点就是搞清楚哈希算法以及如何解决哈希冲突。在算法的世界时，没有固定的模式，开发者可以根据自己的需要自行设计哈希算法。

　　以上就是一文详解Python中哈希表的使用的详细内容，更多关于Python哈希表的资料请关注脚本之家其它相关文章！