python实现顺序查找和哈希查找

顺序查找非常简单，只是个开胃菜，今天主要练习的是哈希查找

先上顺序查找代码：

def sequence_search(array, num):for i in range(len(array)):if array[i] == num:return ireturn Falsearray_0 = [23, 43, 12, 54, 65, 48]
print(sequence_search(array_0, 12))
>>> 2

在来看hash查找：

算法思想

哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。

算法流程

1）用给定的哈希函数构造哈希表；
2）根据选择的冲突处理方法解决地址冲突；
　常见的解决冲突的方法：拉链法和线性探测法。
3）在哈希表的基础上执行哈希查找。

单纯论查找复杂度：对于无冲突的Hash表而言，查找复杂度为O(1)（注意，在查找之前我们需要构建相应的Hash表）。

class HashSearch:def __init__(self, num):if isinstance(num, int):self.num = abs(num)self.empty = self.numself._list = [None] * self.numelse:raise TypeError('num must be a int number')def __hash(self, key):return key % self.numdef put(self, key):assert self.empty > 0, 'this array is full'index = self.__hash(key)while self._list[index]:index = self.__hash(index+1)self._list[index] = keyself.empty -= 1def find(self, key):index = self.__hash(key)temp = indexwhile self._list[index] != key:index = self.__hash(index+1)　　　　　　　if index == temp:return Falsereturn index

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class HashTable:def __init__(self):# 哈希表的初始大小已经被选择为 11。尽管这是任意的，但是重要的是，# 大小是质数，使得冲突解决算法可以尽可能高效。self.size = 11self.slots = [None] * self.sizeself.data = [None] * self.size# hash 函数实现简单的余数方法def hash(self, key, size):return key % size# 冲突解决技术是  加1  rehash 函数的线性探测def rehash(self, old_hash, size):return (old_hash+1) % size# 假定最终将有一个空槽，除非 key 已经存在于  self.slots  中。 它计算原始# 哈希值，如果该槽不为空，则迭代 rehash 函数，直到出现空槽。如果非空槽已经包含 key，# 则旧数据值将替换为新数据值。def put(self, key, data):hash_value = self.hash(key, len(self.slots))if self.slots[hash_value] is None:self.slots[hash_value] = keyself.data[hash_value] = dataelse:if self.slots[hash_value] == key:self.data[hash_value] = dataelse:next_slot = self.rehash(hash_value, len(self.slots))while self.slots[next_slot] is not None and \self.slots[next_slot] != key:next_slot = self.rehash(next_slot, len(self.slots))if self.slots[next_slot] is None:self.slots[next_slot] = keyself.data[next_slot] = dataelse:self.data[next_slot] = data# 从计算初始哈希值开始。如果值不在初始槽中，则 rehash 用# 于定位下一个可能的位置。def get(self, key):start_slot = self.hash(key, len(self.slots))data = Nonestop = Falsefound = Falsepos = start_slotwhile self.slots[pos] is not  None and not found and not stop:if self.slots[pos] == key:found = Truedata = self.data[pos]else:pos = self.rehash(pos, len(self.slots))if pos == start_slot:stop = Truereturn data# 我们重载  __getitem__  和 __setitem__  方法以允许使# 用  []  访问。 这意味着一旦创建了HashTable，索引操作符将可用。def __getitem__(self, item):return self.get(item)def __setitem__(self, key, value):self.put(key, value)

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