哈希表 学习笔记
参考翻译自：《复杂性思考》 及对应的online版本：http://greenteapress.com/complexity/html/thinkcomplexity004.html
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
为了解释哈希表的工作原理，我们来尝试在不使用字典的情况下实现哈希表结构。
我们需要定义一个包含 键->值 映射 的数据结构，同时实现以下两种操作：
add(k, v):
Add a new item that maps from key k to value v.
With a Python dictionary,d, this operation is written d[k] = v.
get(target):
Look up and return the value that corresponds to key target.
With a Python dictionary, d, this operation is written d[target] or d.get(target).
一种简单是实现方法是建立一个线性表，使用元组来实现 key-value 的映射关系
class LinearMap(object):
""" 线性表结构 """
def __init__(self):
self.items = [] def add(self, k, v): # 往表中添加元素
self.items.append((k,v)) def get(self, k): # 线性方式查找元素
for key, val in self.items:
if key==k: # 键存在，返回值，否则抛出异常
return val
raise KeyError
我们可以在使用add添加元素时让items列表保持有序，而在使用get时采取二分查找方式，时间复杂度为O(log n)。 然而往列表中插入一个新元素实际上是一个线性操作，所以这种方法并非最好的方法。同时，我们仍然没有达到常数查找时间的要求。
我们可以做以下改进，将总查询表分割为若干段较小的列表，比如100个子段。通过hash函数求出某个键的哈希值，再通过计算，得到往哪个子段中添加或查找。相对于从头开始搜索列表，时间会极大的缩短。尽管get操作的增长依然是线性，但BetterMap类使得我们离哈希表更近一步：
class BetterMap(object):
""" 利用LinearMap对象作为子表，建立更快的查询表 """
def __init__(self,n=100):
self.maps = [] # 总表格
for i in range(n): # 根据n的大小建立n个空的子表
self.maps.append(LinearMap()) def find_map(self,k): # 通过hash函数计算索引值
index = hash(k) % len(self.maps)
return self.maps[index] # 返回索引子表的引用 # 寻找合适的子表（linearMap对象）,进行添加和查找
def add(self, k, v):
m = self.find_map(k)
m.add(k,v) def get(self, k):
m = self.find_map(k)
return m.get(k)
测试一下：
if __name__=="__main__":
table = BetterMap()
pricedata = [("Hohner257",257),
("SW1664",280),
("SCX64",1090),
("SCX48",830),
("Super64",2238),
("CX12",1130),
("Hohner270",620),
("F64C",9720),
("S48",1988)] for item, price in pricedata:
table.add(k=item, v=price) print table.get("CX12")
# >>> 1130
print table.get("QIMEI1248")
# >>> raise KeyError
由于每个键的hash值必然不同，所以对hash值取余的值基本也是不同的。
当n=100时， BetterMap的查找速度大约是LinearMap的100倍。
明显，BetterMap的查找速度受到参数n的限制，同时其中每个LinearMap的长度不固定，使得子段中的元素依然是线性查找。如果，我们能够限制每个子段的最大长度，这样在单个子段中查找的时间负责度就有一个固定上限，则LinearMap.get方法的时间复杂度就成为了一个常数。由此，我们仅仅需要跟踪元素的数量，每当某个LinearMap中的元素数量超过阈值时， 对整个hashtable进行重排，同时增加更多的LinearMap，这样子就可以保证查找操作为一个常数啦。
以下是hashtable的实现：
class HashMap(object):
def __init__(self):
# 初始化总表为，容量为2的表格（含两个子表）
self.maps = BetterMap(2)
self.num = 0 # 表中数据个数 def get(self,k):
return self.maps.get(k) def add(self, k, v):
# 若当前元素数量达到临界值（子表总数）时，进行重排操作
# 对总表进行扩张，增加子表的个数为当前元素个数的两倍！
if self.num == len(self.maps.maps):
self.resize() # 往重排过后的 self.map 添加新的元素
self.maps.add(k, v)
self.num += 1 def resize(self):
""" 重排操作，添加新表, 注意重排需要线性的时间 """
# 先建立一个新的表,子表数 = 2 * 元素个数
new_maps = BetterMap(self.num * 2) for m in self.maps.maps: # 检索每个旧的子表
for k,v in m.items: # 将子表的元素复制到新子表
new_maps.add(k, v) self.maps = new_maps # 令当前的表为新表
重点关注 add 部分，该函数检查元素个数与BetterMap的大小，如果相等，则“平均每个LinearMap中的元素个数为1”，然后调用resize方法。
resize创建一个新表，大小为原来的两倍，然后对旧表中的元素“rehashes 再哈希”一 遍，放到新表中。
resize过程是线性的，听起来好像很不怎么好，因为我们要求的hashtable具有常数时间。但是，要知道我们并不需要经常进行重排操作，所以add操作在绝大部分时间中都是常数的，偶然出现线性。由于对n个元素进行add操作的总时间与n成比例，所以每次add的平均时间就是一个常数！
假设我们要添加32个元素，过程如下：
1. 由于初始长度为2，前两次add不需要重排，第1,2次 总时间为 2
2. 第3次add，重排为4，耗时2，第3次时间为 3
3. 第4次add，耗时1 到目前为止，总时间为 6
4. 第5次add，重排为 8，耗时4，第5次时间为5
5. 第6~8次 共耗时3 到目前为止，总时间为 6+5+3 = 14
6. 第9次add，重排16， 耗时8，第9次时间为9
7. 第10~16次，共耗时7， 到目前为止，总时间为 14+9+7 = 30
在32次add后，总时间为62的单位时间，由以上过程可以发现一个规律，在n个元素add之后，当n为2的幂，则当前总单位时间为 2n-2，所以平均add时间绝对小于2单位时间。
当n为2的幂时，为最合适的数量，当n变大之后，平均时间为稍微上升，但重要的是，我们达到了O(1)。