Курс Python → Хэш-функции и метод цепочек
Хэш-функции играют важную роль в языке программирования Python. Когда мы добавляем элемент в словарь с помощью выражения some_dict[5] = "Python", Python использует хэш-функцию для определения места, где будет храниться значение с ключом 5. Если в словаре уже есть элемент с ключом 5, то новое значение «Python» перезапишет старое значение. Важно понимать, что ключ остается неизменным.
Ключевым моментом работы хэш-функций является уникальность хэш-значений. Хэш-значение — это результат применения хэш-функции к ключу. В Python хэш-значение используется для быстрого доступа к значению по ключу. Если два разных ключа имеют одинаковое хэш-значение, это называется коллизией. Для разрешения коллизий в Python используется метод цепочек.
Метод цепочек предполагает создание списка (цепочки) значений, имеющих одинаковое хэш-значение. При возникновении коллизии новое значение добавляется в этот список. Таким образом, при обращении к элементу по ключу Python сначала вычисляет хэш-значение, а затем просматривает цепочку значений с этим хэш-значением, чтобы найти нужное значение.
# Пример использования хэш-функций и метода цепочек
some_dict = {}
some_dict[5] = "Python"
some_dict[5.0] = "Ruby"
print(some_dict) # Вывод: {5: 'Python', 5.0: 'Ruby'}
В данном примере мы добавляем два элемента в словарь с ключами 5 и 5.0. Поскольку оба ключа имеют разные хэш-значения, они хранятся в разных местах памяти. При обращении к элементу по ключу Python сначала вычисляет хэш-значение ключа и затем находит соответствующее значение. Использование хэш-функций и метода цепочек позволяет эффективно работать со словарями в Python.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Команда %dhist — список посещенных каталогов
- Создание списка через цикл
- Counter() — подсчет элементов
- Метод join() для объединения элементов
- Python UserString — создание подклассов строк
- Приоритет операций в Python
- Работа с zip-архивами в Python
- Статическая типизация в Python
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Enum в Python
- Реверс строки в Python
- Работа со случайными элементами
- Печать календаря в Python
- Замена текста с re.sub()
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Использование подчеркивания в REPL
- Flask: создание веб-приложений
- Работа с файлами и директориями в Python.
- Enum в Python: создание и использование перечислений
- Управление виртуальными окружениями в Python
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Python: библиотеки и функции
- Импорт модулей в Python 3.12
- Работа с URL-адресами в Python
- Поиск уникальных и повторяющихся элементов
- Сокращение ссылок с pyshorteners
- Лямбда-функции в Python
- Декораторы в Python
- Тернарный оператор в Python
- Установка и использование модуля «howdoi»
- Получение ID текущего процесса
- Лямбда-функции в defaultdict
- Метод setdefault() в Python
- Поиск уникальных элементов строкой в Python
- Оператор break в Python
- Работа с комплексными числами
- Объединение словарей в Python
- Итерации в Python
- Создание и использование ChainMap
- Управление импортом в Python
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Работа с CSV файлами
- Генерация строк с .join()
- Поиск наиболее частого элемента в списке
- Оператор in и not in в Python
- Работа с атрибутом dict
- Библиотека funcy: удобные утилиты
