Python哈希表入门指南（从零开始实现基础哈希表）

什么是哈希表？

哈希表的核心思想是使用一个哈希函数（Hash Function）将键（key）映射到一个固定大小的数组索引上。这样，当我们需要存储或查找某个键值对时，只需计算该键的哈希值，就能快速定位到数组中的位置。

例如，如果我们有一个键 "name"，哈希函数可能会将其转换为数字 42，然后我们将值存入数组的第 42 个位置。

处理冲突：链地址法

由于不同的键可能被哈希到同一个索引（这称为哈希冲突），我们需要一种方法来处理这种情况。最常用的方法之一是链地址法（Chaining）：每个数组位置存储一个链表（或列表），所有哈希到该位置的键值对都放在这个链表中。

动手实现一个简单的哈希表

下面我们用 Python 实现一个基础的哈希表类，支持 put（插入）、get（获取）和 delete（删除）操作。

class SimpleHashTable:    def __init__(self, size=10):        self.size = size        # 初始化一个包含空列表的数组，用于链地址法        self.table = [[] for _ in range(self.size)]        def _hash(self, key):        """简单的哈希函数：使用内置 hash() 并取模"""        return hash(key) % self.size        def put(self, key, value):        """插入键值对"""        index = self._hash(key)        bucket = self.table[index]                # 检查是否已存在该键，若存在则更新值        for i, (k, v) in enumerate(bucket):            if k == key:                bucket[i] = (key, value)                return                # 否则添加新键值对        bucket.append((key, value))        def get(self, key):        """根据键获取值"""        index = self._hash(key)        bucket = self.table[index]                for k, v in bucket:            if k == key:                return v                raise KeyError(f"Key '{key}' not found")        def delete(self, key):        """删除键值对"""        index = self._hash(key)        bucket = self.table[index]                for i, (k, v) in enumerate(bucket):            if k == key:                del bucket[i]                return                raise KeyError(f"Key '{key}' not found")# 使用示例ht = SimpleHashTable()ht.put("name", "Alice")ht.put("age", 25)print(ht.get("name"))  # 输出: Aliceht.delete("age")

代码解析

• __init__：初始化哈希表，创建一个指定大小的列表，每个元素都是一个空列表（用于链地址法）。
• _hash：私有方法，使用 Python 内置的 hash() 函数计算键的哈希值，并通过取模运算确保索引在有效范围内。
• put：插入或更新键值对。先查找是否已存在该键，存在则更新，否则追加。
• get 和 delete：遍历对应桶（bucket）中的所有键值对，找到匹配的键后返回值或删除。

为什么学习哈希表很重要？

掌握 Python哈希表 的基本原理，不仅能帮助你更好地使用 Python 的 dict 和 set，还能加深你对 数据结构教程 中核心概念的理解。此外，了解 哈希表实现 的细节，有助于你在面试或实际开发中解决性能问题。

虽然我们实现的是一个简化版，但真实的 Python 字典还包含动态扩容、更复杂的哈希算法、开放寻址等优化。不过，这个基础版本已经涵盖了 Python字典原理 的核心思想。

总结

通过本教程，你已经学会了如何从零开始实现一个简单的哈希表。虽然实际应用中我们通常直接使用 Python 的 dict，但理解其底层机制对于提升编程能力至关重要。希望这篇 数据结构教程 能为你打下坚实的基础！