详解python利用拉链法实现字典方法示例代码
这篇文章主要介绍了python利用拉链法实现字典的方法,文中给出了详细的示例代码,相信对大家具有一定的参考价值,需要的朋友可以们下面来一起看看吧。
前言
字典也叫散列表,最大的特点是通过key来查找其对应的值其时间复杂度是O(1),下面这篇文章就来给大家介绍介绍python利用拉链法实现字典的方法。
在Python中怎样用列表实现字典?
用列表实现字典最大的问题就是解决hash冲突,如果在列表中通过计算不同的key得到相同的相同了位置,这时候应该怎么办?
最简单的办法就是使用拉链法.
拉链法:就是在一个列表中每个位置再添加一个列表,这样就算是有hash冲突也能够存储进去,当选取的hash函数足够好,
num的数足够大,就能够保证列表中的每一个列表里面只有一个元素。根据key计算的元素所在的位置,然后来取值就能达
到O(1)的时间。
方法示例
class MyDict: def init(self, num=100): # 指定列表大小 self._num = num self._lst = [] for _ in range(self._num): self._lst.append([]) def update(self, key, value): # 添加 key-value key_index = hash(key) % self._num for i, (k, v) in enumerate(self._lst[key_index]): if key == k: self._lst[key_index][i] = [key, value] break else: self._lst[key_index].append([key, value]) def get(self, key): # 根据指定的 key 弹出值 key_index = hash(key) % self._num for k, v in self._lst[key_index]: if k == key: return v else: raise KeyError('No such {} key'.format(key)) def pop(self, key): # 根据 key 弹出元素 并且删除 key_index = hash(key) % self._num for i, (k, v) in enumerate(self._lst[key_index]): if k == key: result = v self._lst.pop(i) return result else: raise KeyError('No such {} key'.format(key)) def getitem(self, key): # 可以通过下标来取值 key_index = hash(key) % self._num for k, v in self._lst[key_index]: if k == key: return v else: raise KeyError('No such {} key'.format(key)) def keys(self): # 取得所有的key for index in range(self._num): for k, v in self._lst[index]: yield k def values(self): # 取得所有的 value for index in range(self._num): for k, v in self._lst[index]: yield v def items(self): # 取得所有的条目 for index in range(self._num): for item in self._lst[index]: yield item
通过key查到的时间,可见下图
以上是详解python利用拉链法实现字典方法示例代码的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
