《算法图解》第五章笔记与课后练习

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软件环境：Python 3.7.0b4

一、散列函数

无论你给它什么数据，它都还你一个数字。它必须满足一些要求：

• 它必须是一致的。例如，假设你输入apple时得到的是4，那么每次输入apple时，得到的都必须为4。
• 它应将不同的输入映射到不同的数字。例如，如果一个散列函数不管输入是什么都返回1，那它就不是好的散列函数。最理想的情况是 将不同的输入映射到不同的数字。

使用函数dict来创建散列表

>>> book = dict()
>>> book["apple"] = 0.67  # 一个苹果的价格是67美分
>>> book["milk"] = 1.49
>>> book["avocado"] = 1.60
>>> print(book)
{‘apple‘: 0.67, ‘milk‘: 1.49, ‘avocado‘: 1.6}
>>> print(book["milk"])
1.49   # 牛奶的价格

散列表由键和值组成。在前面的散列表book中，键为商品名，值为商品价格。散列表将键映射到值。

二、应用案例

1，将散列表用于查找

假设你要创建一个电话簿，将姓名映射到电话号码。该电话簿需要提供如下功能：

• 添加联系人及其电话号码。
• 通过输入联系人来获悉其电话号码。

下面我们来使用散列表进行对电话簿的创建映射和查找。

2，防止重复

假如你负责管理一个投票站，每个人只能投一票，如何避免重复投票呢？

voted = {} # 创建一个散列表
def check_voter(name):
  if voted.get(name): # 检查他是否在散列表中
    print("kick them out!")
  else:
    voted[name] = True
    print("let them vote!")

3，将散列表用作缓存

缓存是一种常用的加速方式，所有大型网站都使用缓存，而缓存的数据则存储在散列表中。

缓存的优点：

• 用户能够更快地看到网页。
• 服务器需要做的工作很少。

cache = {}

def get_page(url):
    if cache.get(url):
        return cache[url] # 返回缓存的数据
    else:
        data = get_data_from_server(url)
        cache[url] = data # 先将数据保存到缓存中
        return data

说明：仅当URL不在缓存中时，让服务器做这些处理，并将处理生成的数据存储到缓存中，再返回它。这样，当下次有人请求该URL时，你就可以直接发送缓存中的数据，而不用再让服务器进行处理，耗费资源。

三、小结

• 可以结合散列函数和数组来创建散列表。
• 散列表的查找、插入和删除的操作速度都非常快。
• 散列表适合用于模拟映射的关系。
• 散列表可用于缓存数据（例如在Web服务器上）。
• 散列表非常适合用于防止重复。

《算法图解》第五章笔记与课后练习

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原文地址：https://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/9032593.html