Python中有哪些哈希結構

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Python的優點有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；3、Python面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。

1、字典

PyDictKeysObject定義了字典哈希表的一些字段。其中有兩個數組 dk_indices[] 和 dk_entries[]，這兩個便是真正的存儲數據的數組。kv 數據保存在dk_entries[]數組中，dk_indices[]來存儲 kv 數據在dk_enties數組中保存的索引。其中每個 kv 數據以entry的數據結構來存儲，如下：

typedef struct {
    /* Cached hash code of me_key. */
    Py_hash_t me_hash;
    PyObject *me_key;
    PyObject *me_value; /* This field is only meaningful for combined tables */
} PyDictKeyEntry;

me_hash緩存存 key 的哈希值，防止哈希值的重復計算。me_key和me_value便是 key 和 value 的真正數據了。

2、集合

集合和字典一樣，底層也是哈希結構，和字典相比，可理解為只有 key，沒有 values。

相比字典，集合簡單了不少。在PySetObject中直接保存了存儲數據的數組。

根據集合的底層數據結構分析，它解決哈希沖突也是使用的「開發尋址法」。

集合的一些常用操作：

# 初始化
s1 = {'1', '2', '3'}  # 不推薦，當元素中有字典時，會報錯
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'}
# 判斷子集和超集
s2.issubset(s1)   # s2 是否為s1 的子集
s1.issuperset(s2)  # s1 是否為 s2 的超集
 
# 集合的一些內建方法
# set.add(obj) 添加集合元素
# set.remove(obj) 刪除集合元素
# set.update(set) 合并集合
# set.pop() 隨機刪除一個元素，并返回該元素

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