在计算机科学中，哈希映射是一种实现关联数组的数据结构，它通过哈希函数将键映射到值。这种结构以其高效的插入、检索和删除操作而闻名。本文将探讨Python中哈希映射的用途、优点、缺点、应用以及最佳实践。
哈希映射是一种允许键到值映射的数据结构。它使用哈希函数计算索引到桶或槽的数组中，从而快速找到所需的值。本文将介绍Python中哈希映射的基础知识和关键功能。
哈希映射是一种数据结构，它实现了一个可以将键映射到值的关联数组。它通过哈希函数计算索引到桶或槽的数组中，从而快速找到所需的值。
哈希映射提供了一系列方法来管理键值对，包括：
哈希映射具有以下优点：
哈希映射也有一些缺点：
哈希映射因其效率和多功能性而被广泛使用。一些常见的应用包括：
class HashMap:
def __init__(self, initial_capacity=8, load_factor=0.75):
self.capacity = initial_capacity
self.load_factor = load_factor
self.size = 0
self.buckets = [None] * self.capacity
def _hash(self, key):
return hash(key) % self.capacity
def _resize(self):
old_buckets = self.buckets
self.capacity *= 2
self.buckets = [None] * self.capacity
self.size = 0
for bucket in old_buckets:
if bucket is not None:
for key, value in bucket:
self.put(key, value)
def put(self, key, value):
if self.size / self.capacity >= self.load_factor:
self._resize()
index = self._hash(key)
if self.buckets[index] is None:
self.buckets[index] = []
else:
for i, (k, v) in enumerate(self.buckets[index]):
if k == key:
self.buckets[index][i] = (key, value)
return
self.buckets[index].append((key, value))
self.size += 1
def get(self, key):
index = self._hash(key)
if self.buckets[index] is not None:
for k, v in self.buckets[index]:
if k == key:
return v
return None
def remove(self, key):
index = self._hash(key)
if self.buckets[index] is not None:
for i, (k, v) in enumerate(self.buckets[index]):
if k == key:
self.buckets[index].pop(i)
self.size -= 1
return True
return False
def contains_key(self, key):
return self.get(key) is not None
def __len__(self):
return self.size
def __str__(self):
items = []
for bucket in self.buckets:
if bucket is not None:
items.extend(bucket)
return str(dict(items))