python中哈希结构有哪几种?

在对哈希结构的讨论上，我们对于已经在数组中有所使用，简单的来说就是通过下标定位某一种数据的方法。那么，我们学习的一些python知识点，也会体现出一些哈希结构。本篇所要讲的是字典和集合这两种，关于具体的哈希结构会就这两个方面分别展开介绍，大季家一起来看看内容。

1、字典

PyDictKeysObject定义了字典哈希表的一些字段。其中有两个数组dk_indices[]和dk_entries[]，这两个便是真正的存储数据的数组。kv数据保存在dk_entries[]数组中，dk_indices[]来存储kv数据在dk_enties数组中保存的索引。其中每个kv数据以entry的数据结构来存储，如下：

typedefstruct{

/*Cachedhashcodeofme_key.*/

Py_hash_tme_hash;

PyObject*me_key;

PyObject*me_value;/*Thisfieldisonlymeaningfulforcombinedtables*/

}PyDictKeyEntry;

me_hash缓存存key的哈希值，防止哈希值的重复计算。me_key和me_value便是key和value的真正数据了。

2、集合

集合和字典一样，底层也是哈希结构，和字典相比，可理解为只有key，没有values。

相比字典，集合简单了不少。在PySetObject中直接保存了存储数据的数组。

根据集合的底层数据结构分析，它解决哈希冲突也是使用的「开发寻址法」。

集合的一些常用操作：

#初始化

s1={'1','2','3'}#不推荐，当元素中有字典时，会报错

s2=set(['1','4','5'])

print(s1)#{'3','1','2'}

print(s2)#{'3','1','2'}

#交集

print(s1&s2)#{'1'}

#并集

print(s1|s2)#{'3','5','4','2','1'}

#差集

print(s1-s2)#{'3','2'}

#判断子集和超集

s2.issubset(s1)#s2是否为s1的子集

s1.issuperset(s2)#s1是否为s2的超集

#集合的一些内建方法

#set.add(obj)添加集合元素

#set.remove(obj)删除集合元素

#set.update(set)合并集合

#set.pop()随机删除一个元素，并返回该元素

以上就是Python中哈希结构的两种讲解，对于字典和集合的学习，大家可以结合哈希结构的内容进行深入探索，学会后可以就代码部分进行练习。更多Python学习教程请关注IT培训机构:千锋教育。

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