definsert(self,key,value):index=self.hash_function(key)whileself.table[index]is not None:index=(index+1)%self.size self.table[index]=(key,value)defsearch(self,key):index=self.hash_function(key)whileself.table[index]is not None:ifself.table[index][0]==key:returnself.table[index][1]in...
hash_val = self._hash(inputs).ravel() candidates = set() # 将相同索引位置的向量添加到候选集中 for i, key in enumerate(hash_val): candidates.update(self.hash_tables[i][key]) # 根据向量距离进行排序 candidates = sorted(candidates, key=lambda x: self.euclidean_dis(x, inputs)) return c...
hashvalue=self.hashfunction(key,len(self.slots)) if self.slots[hashvalue]==None: # 如果slot内是empty,就存进去 self.slots[hashvalue]=key self.data[hashvalue]=data else: # slot内已有key if self.slots[hashvalue]==key: # 如果已有值等于key,更新data self.data[hashvalue]=data # replace el...
首先我们定义一个HashTable类,表示一个哈希表数据结构 classHashTable:def__init__(self,size):self.size=sizeself.table=[None]*sizedef_hash(self,key):returnord(key[0])%self.size 在构造函数__init__()中: size表示哈希表的大小 table是一个长度为size的数组,被用作哈希表的存储结构。初始化时,...
class Hashtable: def __init__(self, elements): self.bucket_size = len(elements) self.buckets = [[] for i in range(self.bucket_size)] self._assign_buckets(elements) def _assign_buckets(self, elements): for key, value in elements: #calculates the hash of each key ...
self._items[i]=valuedef__iter__(self):foriteminself._items:yielditemclassSlot(object):"""定义一个 hash 表数组的槽(slot 这里指的就是数组的一个位置) hash table 就是一个数组,每个数组的元素(也叫slot槽)是一个对象,对象包含两个属性 key 和 value。
dict是一个hashtable数据结构,除了数据类型的声明头部分,还主要存储了3部分数据:一个hash值,两个指针。下面详细解释dict的结构。 下面是一个Dict对象: D = {"key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3"} 它的结构图如下: 这个图很容易理解,key和value一一对应,只不过这里多加了一个hash...
哈希表(Hash table) 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序 python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的。 python中的这些东西都是哈希原理:字典(dictionary)、集合(set)、计数器(counter)、默认字典Defaut dict)、有序字典(Order dict) ...
在下面的示例中，演示用Python实现散列表，从中可以理解散列表的基本余力。当然，在真正的编程中，不需要自定义这种散列表对象，因为Python中的字典类型对象就能实现。import pprintclassHashtable:def__init__(self, elements): self.bucket_size = len(elements) self.buckets = [[]...