# coding = utf-8
class Array:
def __init__(self, size=32, init=None):
self._size = size
self._items = [init] * size
def __getitem__(self, index):
return self._items[index]
def __setitem__(self, index, value):
self._items[index] = value
def __len__(self):
return self._size
def clear(self, value=None):
for i in range(self._items):
self._items[i] = value
def __iter__(self):
for item in self._items:
yield item
class Slot:
"""
定义一个哈希表数组的槽
注意：一个槽有三种状态
1. 从未被使用过，HashMap.UNUSED。 此槽没有被使用和冲突过，查找时只要找到UNUSED 就不用再继续探查了
2. 使用过但是remove了， 此时是HashMap.EMPTY，该点后面的元素仍可能是有key
3. 槽正在使用Slot 节点
"""
def __init__(self, key, value):
self.key = key
self.value = value
class HashTable:
# 表示slot 没有被使用过
UNUSED = None
# 使用过被删除
EMPTY = Slot(None, None)
def __init__(self):
# 初始化，数组的每个元素都是UNUSED
self._table = Array(8, init=HashTable.UNUSED)
self.length = 0
# 内置装饰器，把方法变成属性
@property
def __load_factor(self):
return self.length / float(len(self._table))
def __len__(self):
return self.length
def _hash(self, key):
# abs函数返回绝对值 hash 是内置函数 _hash 直接使用内置的哈希函数，对数组的长度取模
hash_str = abs(hash(key)) % len(self._table)
# print(hash_str)
return hash_str
def _find_key(self, key):
# 先用 _hash方法计算出槽的位置
index = self._hash(key)
# 先保存数组长度
_len = len(self._table)
# 如果这个槽不是没有被使用过
while self._table[index] is not HashTable.UNUSED:
# 如果这个槽是，曾经有过值，不过被删除了
if self._table[index] is HashTable.EMPTY:
# cpython 使用的一种解决哈希冲突的方式
index = (index*5+1) % _len
continue
# 正在使用， 如果key值相同
elif self._table[index].key == key:
return index
# 这里就只剩最后一种可能， 正在使用，但是key没有找到
else:
index = (index*5+1) % _len
return None
# 判断一个槽是否可以插入
def _slot_can_insert(self, index):
return self._table[index] is HashTable.EMPTY or self._table[index] is HashTable.UNUSED
# 寻找一个空槽，用来插入
def _find_slot_for_insert(self, key):
index = self._hash(key)
_len = len(self._table)
while not self._slot_can_insert(index):
index = (index*5+1) % _len
# print(index)
return index
# 实现一个in操作符
def __contains__(self, key):
index = self._find_key(key)
return index is not None
def add(self, key, value):
# 上面实现的in操作符
if key in self:
index = self._find_key(key)
self._table[index].value = value
# 返回False 表示没有执行插入操作，执行的是更新操作
return False
else:
# 这两步可能会调用_slot_can_insert 函数，
# 不管是哪种情况，EMPTY 或 是 UNUSEZD，
# 都将这个节点声明为Slot类
index = self._find_slot_for_insert(key)
self._table[index] = Slot(key, value)
self.length += 1
# 当空间占用大于0.8 的时候，进行rehash 重新分配空间。
if self.__load_factor >= 0.8:
self._rehash()
return True
def _rehash(self):
old_table = self._table
new_size = len(self._table) * 2
self._table = Array(new_size, HashTable.UNUSED)
self.length = 0
for slot in old_table:
# 判断这个slot 是有值的
if slot is not HashTable.UNUSED and slot is not HashTable.EMPTY:
# 找到一个可以插入的槽
index = self._find_slot_for_insert(slot.key)
self._table[index] = slot
self.length += 1
def get(self, key, default=None):
index = self._find_key(key)
if index is None:
return default
else:
return self._table[index].value
def remove(self, key):
index = self._find_key(key)
if index is None:
raise KeyError
value = self._table[index].value
self.length -= 1
self._table[index] = HashTable.EMPTY
return value
# 遍历操作，python 字典默认遍历的是key，这里实现的也是遍历key
def __iter__(self):
for slot in self._table:
if slot not in (HashTable.EMPTY, HashTable.UNUSED):
yield slot.key
if __name__ == '__main__':
h = HashTable()
h.add('a', 0)
h.add('b', 1)
h.add('c', 2)
assert len(h) == 3
assert h.get('a') == 0
assert h.get('b') == 1
assert h.get('c') == 2
assert h.get('sky') is None
h.remove('a')
assert h.get('a') is None
assert sorted(list(h)) == ['b', 'c']
for n in range(50):
h.add(n, n)
for i in range(50):
assert h.get(n) == n
