摘要：散列表結構字典與集合散列表散列表結構是字典和集合的一種實現(xiàn)方式。使用散列表存儲數(shù)據(jù)時，通過一個散列函數(shù)將鍵映射為一個數(shù)字，這個數(shù)字范圍是到列表長度。即使使用一個高效的散列函數(shù)，仍然存在將兩個鍵映射為同一個值的可能，這種現(xiàn)象稱為碰撞。

散列表(Hash Table)結構是字典(Dictionary)和集合(Set)的一種實現(xiàn)方式。散列算法的作用是盡可能快地在數(shù)據(jù)結構中找到一個值。在散列表上插入、刪除和取用數(shù)據(jù)都非?？?，但是對于查找操作來說卻效率地下

散列表是基于數(shù)組進行設計的，數(shù)組的長度是預先設定，如有需要可隨時增加。所有元素根據(jù)和該元素對應的鍵，保存在數(shù)組的特定位置。使用散列表存儲數(shù)據(jù)時，通過一個散列函數(shù)將鍵映射為一個數(shù)字，這個數(shù)字范圍是0到列表長度。散列函數(shù)的選擇依賴于鍵的數(shù)據(jù)類型，在此我們對鍵的hash值對數(shù)組長度區(qū)余的方法。散列表的數(shù)組究竟應該有多大？這是編寫散列函數(shù)時必須要考慮的。對散列表大小的限制，通常數(shù)組的長度應該是一個質數(shù)。

理想情況下，散列函數(shù)會將每個鍵值映射為唯一的數(shù)組索引，然而，鍵的數(shù)量是無限的，散列表的長度是有限的，一個理想的目標是讓散列函數(shù)盡量將鍵均勻地映射到散列表中。即使使用一個高效的散列函數(shù)，仍然存在將兩個鍵映射為同一個值的可能，這種現(xiàn)象稱為碰撞(collision)。當碰撞發(fā)生時，我們需要方案去解決。

分離鏈接：實現(xiàn)散列表底層數(shù)組中，每個數(shù)組元素是一個新的數(shù)據(jù)結構，比如另一個數(shù)組(二維數(shù)組)，這樣就能存儲多個鍵了。即使兩個鍵散列后的值相同，依然被保存在同樣的位置，只不過它們在第二個數(shù)組中的位置不一樣罷了。

線性探查：當發(fā)生碰撞時，線性探測法檢測散列表的下一個位置是否為空。如果為空，就將數(shù)據(jù)存入該位置；如果不為空，則繼續(xù)檢查下一個位置，直到找到一個空的位置為止。

負載因子：如果我們持續(xù)往散列表中添加數(shù)據(jù)空間會不夠用。負載因子是已使用的空間比散列表大小的值。比如，散列表大小為13，已使用空間位8，負載因子位0.62。通常當負載因子超過0.8時，就要新開辟空間并重新散列了。

散列表的操作：

# python3
class HashTable:
    def __init__(self, size=11):
        self._keys = [None] * size
        self._values = [None] * size
        self._length = 0

    # 獲取負載因子
    @property
    def _load_factor(self):
        return self._length / float(len(self._keys))

    # 散列函數(shù)
    def _hash_func(self, key):
        l = len(self._keys)
        idx = abs(hash(key)) % l
        # 獲取空索引
        while self._keys[idx] is not None and 
                self._keys[idx] != key:
            idx = (idx + l + 1) % l
        return idx

    def put(self, key, value):
        idx = self._hash_func(key)
        # 更新
        if self._keys[idx] == key:
            self._values[idx] = value
        # 添加
        elif self._keys[idx] is None:
            self._keys[idx] = key
            self._values[idx] = value
            self._length += 1
            # 檢查負載因子
            if self._load_factor >= 0.8:
                self._rehash()

    def get(self, key):
        idx = self._hash_func(key)
        if self._keys[idx] == key:
            return self._values[idx]
        return None

    def remove(self, key):
        idx = self._hash_func(key)
        if self._keys[idx] == key:
            self._keys[idx] = None
            self._values[idx] = None
            self._length -= 1
        elif self._keys[idx] is None:
            self._values[idx] = None
        else:
            return -1

    # 重新散列，擴展大小
    def _rehash(self):
        old_keys = self._keys
        old_value = self._values
        new_size = len(self._keys) * 2
        self._keys = [None] * new_size
        self._values = [None] * new_size
        self._length = 0
        for idx in range(len(old_keys)):
            if old_keys[idx] is not None:
                self.put(old_keys[idx], old_value[idx])

    def length(self):
        return self._length

散列表的基本方法就是字典常用的方法，在此可以繼承散列表類的方法，然后完善其他的字典支持的方法。

字典的操作：

# python3
class Dict(HashTable):
    def keys(self):
        return [key for key in self._keys if key is not None]

    def values(self):
        return [value for value in self._values if value is not None]

    def items(self):
        return [(self._keys[idx], self._values[idx])
                for idx in range(0, len(self._keys))
                if self._keys[idx] is not None]

    def __iter__(self):
        return iter(self.keys())

    def __len__(self):
        return self.length()

    def __getitem__(self, key):
        return self.get(key)

    def __setitem__(self, key, value):
        self.put(key, value)

    def __contains__(self, key):
        idx = self._hash_func(key)
        return self._keys[idx] is not None

集合是一種包含不同元素的數(shù)據(jù)結構。集合中的元素被稱為成員。集合的兩個重要特性：首先，集合中的成員是無序的；其次：集合中不允許相同的成員存在。

集合的定義：

不包含任何成員的集合稱為空集，包含一切可能成員的集合稱為全集。

如果兩個和的成員完全相同，則稱兩個集合相等。

如果一個集合中所有的成員都屬于另一個集合，則前一集合稱為后一集合的子集。

集合的運算：

并集：將兩個集合中的成員進行合并，得到一個新集合。

交集：兩個集合中共同存在的成員組成一個新的集合。

補集：屬于一個集合而不屬于另一個集合的成員組成的集合。

其實集合也是個散列表，散列表有鍵和值，在這里我們把值設置位True即可。具體實現(xiàn)如下。

集合的操作：

# python3
class Set(HashTable):
    def put(self, key):
        return super(Set, self).put(key, value=True)

    # 并集運算
    def union(self, other):
        if isinstance(other, Set):
            temp = other
            for key in self._keys:
                temp.put(key)
            return temp
        else:
            raise TypeError

    # 交集運算
    def intersection(self, other):
        if isinstance(other, Set):
            temp = Set()
            for key in self._keys:
                if key in other:
                    temp.put(key)
            return temp
        else:
            raise TypeError()

    # 補集運算
    def difference(self, other):
        if isinstance(other, Set):
            temp = Set()
            for key in self._keys:
                if key not in other:
                    temp.put(key)
            return temp
        else:
            raise TypeError()

    def __or__(self, other):
        return self.union(other)

    def __and__(self, other):
        return self.intersection(other)

    def __sub__(self, other):
        return self.difference(other)

    def __len__(self):
        return self._length

    def __iter__(self):
        for key in self._keys:
            if key is not None:
                yield key

    def __contains__(self, key):
        idx = self._hash_func(key)
        return self._keys[idx] is not None