Python美女[从新手到高手]--阅读"见个面问题 HashMap 储存方法"联想
今伯乐在线 上看到一篇文章。一道面试题看 HashMap 的存储方式。也就是问:
在 HashMap 中存放的一系列键值对,当中键为某个我们自己定义的类型。放入 HashMap 后,我们在外部把某一个 key 的属性进行更改,然后我们再用这个 key 从 HashMap 里取出元素。这时候 HashMap 会返回什么?
怎样面试者直接答“这要看自己定义类型的hash值了”,我想面试官会非常惬意。
联想到python中dict的实现,python中字典一般不存在这个问题,由于key的hash值默认是id值,一个对象的id是固定的。
看例如以下代码:
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveXVlZ3VhbmdoYWlkYW8=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" />
我们能够通过__hash__改动默认hash值。所以__hash__方法还是要看详细业务逻辑,比方我们业务任务name值一样就是同一个对象,看例如以下代码:
class B:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __hash__(self):
return hash(self.name)
d={}
b1=B('skycrab')
b2=B('skycrab1')
d[b1]=1
d[b2]=2
b2.name='skycrab'
d[b2]=3
print d
我信心满满的觉得name为‘skycrab‘的值会被更新为3,可事实例如以下:
{<__main__.B instance at 0x02543210>: 2, <__main__.B instance at 0x02543210>: 3, <__main__.B instance at 0x025436C0>: 1}
这让我百思不得其解,hash值明明一样,为什么会觉得是不同对象。导致添加了一个。突然灵光一闪。难道key也须要做比較?打开python源代码我们看看lookdict函数,
当更新字典时会去寻找合适的hashtable位置。调用的就是lookdict函数。
static dictentry *
lookdict(dictobject *mp, PyObject *key, register long hash)
{
register size_t i;
register size_t perturb;
register dictentry *freeslot;
register size_t mask = (size_t)mp->ma_mask;
dictentry *ep0 = mp->ma_table;
register dictentry *ep;
register int cmp;
PyObject *startkey; i = (size_t)hash & mask;
ep = &ep0[i];
if (ep->me_key == NULL || ep->me_key == key)
return ep; if (ep->me_key == dummy)
freeslot = ep;
else {
if (ep->me_hash == hash) {
startkey = ep->me_key;
cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ); //比較key的值
if (cmp < 0)
return NULL;
if (ep0 == mp->ma_table && ep->me_key == startkey) {
if (cmp > 0) //仅仅有key相等才会返回已有的位置,否则会寻找一个新的位置
return ep;
}
else {
/* The compare did major nasty stuff to the
* dict: start over.
* XXX A clever adversary could prevent this
* XXX from terminating.
*/
return lookdict(mp, key, hash);
}
}
freeslot = NULL;
}
上面是lookdict的部分源代码(最后没有大括号),如上代码凝视,原来仅仅有hash值一样且key值相等才有更新。那么这就好办了,定义__eq__方法就可以:
class B:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __hash__(self):
return hash(self.name)
def __eq__(self,r):
if self.name == r.name:
return True
else:
return False
d={}
b1=B('skycrab')
b2=B('skycrab1')
d[b1]=1
d[b2]=2
b2.name='skycrab'
d[b2]=3
print d
这下结果最终符合期望了,{<__main__.B instance at 0x025F2620>: 2, <__main__.B instance at 0x025F25F8>: 3}
这里我们扩展一下,python中的dict默认採用hash_map的存储结构,所以查找效率非常高。但hash_map的查找效率不稳定。
hash_map的时间复杂度在O(1)-O(N),而基于树结构的map时间复杂度O(logN),比較稳定。
所以在C++中使用hash_map还是map是有考究的。详细能够看看【C++对话系列-产生真正的hash对象】一个。
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