python哈西函数 python 哈西算法

利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构

元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：

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tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：

中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始：

元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：

可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：

元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：

将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：

拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：

*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：

count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：

列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：

append 方法将元素添加到列表尾部：

insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：

（插入位置范围在0到列表长度之间）

pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：

remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：

in 关键字可以检查一个值是否在列表中；

not in 表示不在：

+ 号可以连接两个列表：

extend 方法可以向该列表添加多个元素：

使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。

sort 方法可以对列表进行排序：

key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：

bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息

bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序

bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果

切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]

起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含

切片还可以将序列赋值给变量：

start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：

步进值 step 可以在第二个冒号后面使用，意思是每隔多少个数取一个值：

对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：

dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是哈希表或者关联数组。

字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。

{} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：

你可以访问、插入或设置字典中的元素,:

in 检查字典是否含有一个键：

del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：

update 方法将两个字典合并：

update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。

字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。

通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：

集合是一种无序且元素唯一的容器。

set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：

union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：

intersection 方法或操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：

常用的集合方法列表：

和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：

Python如何哈希字符串

Python中字符串是可哈希的，即可以作为字典的键或者HashTable的键使用。

您可以这样子使用Python内置函数hash（散列函数）：

您也可以将字符串转为一个集合：

总之，Python里面有很多内置的hash功能性数据结构和函数。

Python数据结构-哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table）：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。

哈希函数（Hash Function）：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。

哈希冲突（Hash Collision）：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址。

哈希表的两个核心问题是：「哈希函数的构建」和「哈希冲突的解决方法」。

常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等。

常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法。

给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。请你判断是否存在两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同时又满足 abs(i - j) = k 。

如果存在则返回 true，不存在返回 false。

给定两个数组 nums1 和 nums2 ，返回它们的交集。输出结果中的每个元素一定是唯一的。我们可以不考虑输出结果的顺序。

给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。

请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。

数字 1-9 在每一行只能出现一次。

数字 1-9 在每一列只能出现一次。

数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）

力扣217

力扣389

力扣496

内容参考：

python之哈希算法

哈希(Hash)算法：`hash（object）`

哈希算法将一个不定长的输入，通过散列函数变换成一个定长的输出，即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。

它不同于加密。哈希（hash）是将目标文本转换成具有相同长度的，不可逆的杂凑字符串，而加密则是将文本转换为具有相同长度的，可逆的密文。

哈希（hash）算法是不可逆的，只能由输入产生输出，不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出，也可以反过来从输出推出输入。

对于hash算法，不同的数据应该生成不同的哈希值。如果两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样。就称为哈希碰撞（collision）。哈希碰撞无法被完全避免。只能降低发生概率。

好的hash函数会导致最少的hash碰撞。

可哈希性（hashable）：

可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串srt，元组tuple，对象集objects等）。这种数据被称为可哈希性。

不可哈希性：

不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典dict，列表list和集合set等）。

如果对可变的对象进行哈希处理，则每次对象更新时，都需要更新哈希表。这样我们则需要将对象移至不同的数据集，这种操作会使花费过大。

因此设定不能对可变的对象进行hash处理。

Python3.x添加了hash算法的随机性，以提高安全性，因此对于每个新的python调用，同样的数据源生成的结果都将不同。

哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256与SHA512等）。常用的有SH256与SHA512。MD5与SHA1不再常用。

- MDH5 (不常用)

- SHA1 (不常用)

- SHA256 (常用)

- SHA512 (常用)

一种局部敏感的hash算法，它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。

可以被用来比较文本的相似度。

安装simhash：

Pip3 install simhash

感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于检测图像和视频的差异。

安装Imagehash:

pip3 install Imagehash

比较下面两张图片的Imagehash值

可以看到两张图片的hash值非常相似。相似的图片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特点。

68 个 Python 内置函数详解

内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下

本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！

（1）列表和元组

（2）相关内置函数

（3）字符串

frozenset 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。

语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

语法：fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在ﬁlter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间比较耗费内存