Словарь это хэш таблица
Описывает создание, использование и сортировку хэш-таблиц в PowerShell.
Добавление и удаление ключей и значений
Чтобы добавить ключи и значения в хэш-таблицу, используйте следующий формат команды:
Например, чтобы добавить в хэш-таблицу ключ "Time" со значением "Now", используйте следующий формат инструкции.
Также можно добавить ключи и значения в хэш-таблицу с помощью метода Add объекта System. Collections. Hashtable. Метод Add имеет следующий синтаксис:
Например, чтобы добавить в хэш-таблицу ключ "Time" со значением "Now", используйте следующий формат инструкции.
Кроме того, можно добавить ключи и значения в хэш-таблицу с помощью оператора сложения ( + ), чтобы добавить хэш-таблицу в существующую хэш-таблицу. Например, следующая инструкция добавляет ключ "Time" со значением "Now" в хэш-таблицу в переменной $hash.
Можно также добавлять значения, хранящиеся в переменных.
Оператор вычитания нельзя использовать для удаления пары "ключ-значение" из хэш-таблицы, но можно использовать метод Remove объекта Hashtable. Метод Remove принимает ключ в качестве значения.
Метод Remove имеет следующий синтаксис:
Например, чтобы удалить пару "время = теперь ключ — значение" из хэш-таблицы в значении переменной $hash, введите:
Вы можете использовать все свойства и методы объектов Hashtable в PowerShell, включая Contains, Clear, Clone и CopyTo. Дополнительные сведения об объектах Hashtable см. в разделе System. Collections. Hashtable.
Подробное описание
Хэш-таблица, также называемая словарем или ассоциативным массивом, представляет собой компактную структуру данных, в которой хранится одна или несколько пар "ключ-значение". Например, хэш-таблица может содержать ряд IP-адресов и имен компьютеров, где IP-адреса являются ключами, а имена компьютеров — значениями, и наоборот.
В PowerShell каждая хэш-таблица является объектом Hashtable (System. Collections. Hashtable). В PowerShell можно использовать свойства и методы объектов Hashtable.
Начиная с PowerShell 3,0, можно использовать атрибут [ordered] для создания упорядоченного словаря (System. Collections. специализированные. ордереддиктионари) в PowerShell.
Упорядоченные словари отличаются от хэш-таблиц тем, что ключи всегда отображаются в порядке их перечисления. Порядок ключей в хэш-таблице не определен.
Хэш-таблицы часто используются, так как они очень эффективны для поиска и извлечения данных. Хэш-таблицы можно использовать для хранения списков и создания вычисляемых свойств в PowerShell. И PowerShell имеет командлет, ConvertFrom-StringData , который преобразует строки в хэш-таблицу.
Создание упорядоченных словарей
Можно создать упорядоченный словарь, добавив объект типа ордереддиктионари , но самым простым способом создания упорядоченного словаря является использование [ordered] атрибута.
[ordered] Атрибут введен в PowerShell 3,0.
Поместите атрибут непосредственно перед символом "@".
Упорядоченные словари можно использовать так же, как и хэш-таблицы. Любой из этих типов можно использовать в качестве значения параметров, которые принимают хэш-таблицу или словарь (iDictionary).
Можно привести упорядоченный словарь к хэш-таблице, но нельзя восстановить упорядоченный атрибут, даже если очистить переменную и ввести новые значения. Для повторного создания заказа необходимо удалить и повторно создать переменную.
Понятие хеш-таблицы
Хеш-таблица — это контейнер, который используют, если хотят быстро выполнять операции вставки/удаления/нахождения. В языке C++ хеш-таблицы скрываются под флагом unoredered_set и unordered_map. В Python вы можете использовать стандартную коллекцию set — это тоже хеш-таблица.
Реализация у нее, возможно, и не очевидная, но довольно простая, а главное — как же круто использовать хеш-таблицы, а для этого лучше научиться, как они устроены.
Для начала объяснение в нескольких словах. Мы определяем функцию хеширования, которая по каждому входящему элементу будет определять натуральное число. А уже дальше по этому натуральному числу мы будем класть элемент в (допустим) массив. Тогда имея такую функцию мы можем за O(1) обработать элемент.
Теперь стало понятно, почему же это именно хеш-таблица.
Отображение хэш-таблиц
Чтобы отобразить хэш-таблицу, сохраненную в переменной, введите имя переменной. По умолчанию хэш-таблицы отображаются в виде таблицы с одним столбцом для ключей и одной для значений.
Хэш-таблицы имеют свойства "ключи" и "значения". Используйте точечную нотацию для вывода всех ключей или всех значений.
Каждое имя ключа является также свойством хэш-таблицы, а его значением является значение свойства Key-Name. Используйте следующий формат для вывода значений свойств.
Если имя ключа конфликтует с одним из имен свойств типа HashTable, можно использовать PSBase для доступа к этим свойствам. Например, если имя ключа равно keys и необходимо вернуть коллекцию ключей, используйте следующий синтаксис:
Хэш-таблицы имеют свойство Count, которое указывает количество пар "ключ-значение" в хэш-таблице.
Таблицы хэш-таблиц не являются массивами, поэтому нельзя использовать целое число в качестве индекса в хэш-таблице, но можно использовать имя ключа для индексации в хэш-таблице. Если ключ является строковым значением, заключите имя ключа в кавычки.
Мотивация использовать хеш-таблицы
Для наглядности рассмотрим стандартные контейнеры и асимптотику их наиболее часто используемых методов.
Контейнер \ операция | insert | remove | find |
---|---|---|---|
Array | O(N) | O(N) | O(N) |
List | O(1) | O(1) | O(N) |
Sorted array | O(N) | O(N) | O(logN) |
Бинарное дерево поиска | O(logN) | O(logN) | O(logN) |
Хеш-таблица | O(1) | O(1) | O(1) |
Все данные при условии хорошо выполненных контейнерах, хорошо подобранных хеш-функциях
Из этой таблицы очень хорошо понятно, почему же стоит использовать хеш-таблицы. Но тогда возникает противоположный вопрос: почему же тогда ими не пользуются постоянно?
Ответ очень прост: как и всегда, невозможно получить все сразу, а именно: и скорость, и память. Хеш-таблицы тяжеловесные, и, хоть они и быстро отвечают на вопросы основных операций, пользоваться ими все время очень затратно.
Проблема коллизии
Естественно, возникает вопрос, почему невозможно такое, что мы попадем дважды в одну ячейку массива, ведь представить функцию, которая ставит в сравнение каждому элементу совершенно различные натуральные числа просто невозможно. Именно так возникает проблема коллизии, или проблемы, когда хеш-функция выдает одинаковое натуральное число для разных элементов.
Существует несколько решений данной проблемы: метод цепочек и метод двойного хеширования. В данной статье я постараюсь рассказать о втором методе, как о более красивом и, возможно, более сложном.
Создание хэш-таблиц
Чтобы создать хэш-таблицу, следуйте приведенным ниже рекомендациям.
- Начните хэш-таблицу со знака @ @.
- Заключите хэш-таблицу в фигурные скобки ( <> ).
- Введите одну или несколько пар "ключ-значение" для содержимого хэш-таблицы.
- Используйте знак равенства ( = ) для отделения каждого ключа от его значения.
- Используйте точку с запятой ( ; ) или разрыв строки для разделения пар "ключ-значение".
- Ключи, содержащие пробелы, должны быть заключены в кавычки. Значения должны быть допустимыми выражениями PowerShell. Строки должны быть заключены в кавычки, даже если они не содержат пробелов.
- Чтобы управлять хэш-таблицей, сохраните ее в переменной.
- При назначении упорядоченной хэш-таблицы переменной поместите атрибут [ordered] перед @ символом. Если поместить его перед именем переменной, команда завершится ошибкой.
Чтобы создать пустую хэш-таблицу в значении $hash, введите:
При создании хэш-таблицы можно также добавить в нее ключи и значения. Например, следующая инструкция создает хэш-таблицу с тремя ключами.
Решения проблемы коллизии методом двойного хеширования
Мы будем (как несложно догадаться из названия) использовать две хеш-функции, возвращающие взаимопростые натуральные числа.
Одна хеш-функция (при входе g) будет возвращать натуральное число s, которое будет для нас начальным. То есть первое, что мы сделаем, попробуем поставить элемент g на позицию s в нашем массиве. Но что, если это место уже занято? Именно здесь нам пригодится вторая хеш-функция, которая будет возвращать t — шаг, с которым мы будем в дальнейшем искать место, куда бы поставить элемент g.
Мы будем рассматривать сначала элемент s, потом s + t, затем s + 2*t и т.д. Естественно, чтобы не выйти за границы массива, мы обязаны смотреть на номер элемента по модулю (остатку от деления на размер массива).
Наконец мы объяснили все самые важные моменты, можно перейти к непосредственному написанию кода, где уже можно будет рассмотреть все оставшиеся нюансы. Ну а строгое математическое доказательство корректности использования двойного хеширования можно найти тут.
Для наглядности будем реализовывать хеш-таблицу, хранящую строки.
Начнем с определения самих хеш-функций, реализуем их методом Горнера. Важным параметром корректности хеш-функции является то, что возвращаемое значение должно быть взаимопросто с размером таблицы. Для уменьшения дублирования кода, будем использовать две структуры, ссылающиеся на реализацию самой хеш-функции.
Чтобы идти дальше, нам необходимо разобраться с проблемой: что же будет, если мы удалим элемент из таблицы? Так вот, его нужно пометить флагом deleted, но просто удалять его безвозвратно нельзя. Ведь если мы так сделаем, то при попытке найти элемент (значение хеш-функции которого совпадет с ее значением у нашего удаленного элемента) мы сразу наткнемся на пустую ячейку. А это значит, что такого элемента и не было никогда, хотя, он лежит, просто где-то дальше в массиве. Это основная сложность использования данного метода решения коллизий.
Помня о данной проблеме построим наш класс.
На данном этапе мы уже более-менее поняли, что у нас будет храниться в таблице. Переходим к реализации служебных методов.
Из необходимых методов осталось еще реализовать динамическое увеличение, расширение массива — метод Resize.
Увеличиваем размер мы стандартно вдвое.
Немаловажным является поддержание асимптотики O(1) стандартных операций. Но что же может повлиять на скорость работы? Наши удаленные элементы (deleted). Ведь, как мы помним, мы ничего не можем с ними сделать, но и окончательно обнулить их не можем. Так что они тянутся за нами огромным балластом. Для ускорения работы нашей хеш-таблицы воспользуемся рехешом (как мы помним, мы уже выделяли под это очень странные переменные).
Теперь воспользуемся ими, если процент реальных элементов массива стал меньше 50, мы производим Rehash, а именно делаем то же самое, что и при увеличении таблицы (resize), но не увеличиваем. Возможно, это звучит глуповато, но попробую сейчас объяснить. Мы вызовем наши хеш-функции от всех элементов, переместим их в новых массив. Но с deleted-элементами это не произойдет, мы не будем их перемещать, и они удалятся вместе со старой таблицей.
Но к чему слова, код все разъяснит:
Ну теперь мы уже точно на финальной, хоть и длинной, и полной колючих кустарников, прямой. Нам необходимо реализовать вставку (Add), удаление (Remove) и поиск (Find) элемента.
Начнем с самого простого — метод Find элемент по значению.
Далее мы реализуем удаление элемента — Remove. Как мы это делаем? Находим элемент (как в методе Find), а затем удаляем, то есть просто меняем значение state на false, но сам Node мы не удаляем.
Ну и последним мы реализуем метод Add. В нем есть несколько очень важных нюансов. Именно здесь мы будем проверять на необходимость рехеша.
Помимо этого в данном методе есть еще одна часть, поддерживающая правильную асимптотику. Это запоминание первого подходящего для вставки элемента (даже если он deleted). Именно туда мы вставим элемент, если в нашей хеш-таблицы нет такого же. Если ни одного deleted-элемента на нашем пути нет, мы создаем новый Node с нашим вставляемым значением.
Типы объектов в хэш-таблицах
Следующая инструкция создает хэш-таблицу строк имени процесса и значения объекта Process и сохраняет их в $p переменной.
Можно отобразить хэш-таблицу в $p и использовать свойства Key-Name для вывода значений.
Ключи в хэш-таблице могут также иметь любой тип .NET. Следующая инструкция добавляет пару "ключ-значение" в хэш-таблицу в $p переменной. Ключ — это объект службы, представляющий службу WinRM, а значение — Текущее состояние службы.
Вы можете отобразить новую пару "ключ-значение" и получить к ней доступ с помощью тех же методов, которые используются для других пар в хэш-таблице.
Ключи и значения в хэш-таблице также могут быть объектами Hashtable. Следующая инструкция добавляет пару "ключ-значение" в хэш-таблицу в $p переменной, в которой ключ является строкой, Hash2, а значение — хэш-таблицей с тремя парами "ключ-значение".
Вы можете отображать новые значения и получать к ним доступ с помощью тех же методов.
Сортировка ключей и значений
Элементы в хэш-таблице неупорядочены по отдельности. Пары "ключ-значение" могут отображаться в отдельном порядке при каждом их отображении.
Хотя хэш-таблицу нельзя отсортировать, можно использовать метод GetEnumerator хэш-таблиц для перечисления ключей и значений, а затем использовать командлет Sort-Object для сортировки перечисленных значений для вывода.
Например, следующие команды перечисляют ключи и значения в хэш-таблице в $p переменной, а затем сортируют эти ключи в алфавитном порядке.
Следующая команда использует ту же процедуру для сортировки хэш-значений в порядке убывания.
Синтаксис
Синтаксис хэш-таблицы выглядит следующим образом:
Синтаксис упорядоченного словаря выглядит следующим образом:
Атрибут [ordered] появился в PowerShell 3,0.
ConvertFrom-StringData
Здесь строки особенно полезны, если значения в хэш-таблице содержат кавычки. Дополнительные сведения о строках см. в разделе about_Quoting_Rules.
Следующая команда создает строку "ключ-значение", а затем сохраняет ее в $string переменной.
Эта команда использует ConvertFrom-StringData командлет для преобразования строки Here в хэш-таблицу.
словарь-это общая концепция, которая отображает ключи на значения. Существует множество способов реализации такого сопоставления.
хэш-таблица-это конкретный способ реализации словаря.
кроме того, хеш-таблицы, еще один распространенный способ реализации словарей красно-черные деревья.
каждый метод имеет свои плюсы и минусы. Красно-черное дерево всегда может выполнить поиск в O (log N). Хэш-таблица может выполнять поиск в O (1) Время, хотя это может в зависимости от входных данных деградируйте до O(N).
словарь-это структура данных, которая сопоставляет ключи со значениями.
хэш-таблица-это структура данных, которая сопоставляет ключи со значениями, принимая хэш-значение ключа (применяя к нему некоторую хэш-функцию) и сопоставляя его с ведром, в котором хранится одно или несколько значений.
IMO это аналогично вопросу о разнице между списком и связанным списком.
для ясности может быть важно отметить, что это может быть так, что Python в настоящее время реализует их словари используют хэш-таблицы, и в будущем Python может изменить этот факт, не заставляя их словари перестать быть словарями.
"словарь" имеет несколько различных значений в программировании, как Википедия скажет вам -- "ассоциативный массив", смысл, в котором Python использует термин (также известный как" отображение"), является одним из этих значений (но" словарь данных "и" атаки словаря " в попытках угадать пароль также важны).
хэш-таблицы являются важными структурами данных; Python использует их для реализации двух важных встроенных типов данных dict и set .
Так, даже в Python вы не можете считать "хэш-таблицу" синонимом "словаря". поскольку аналогичная структура данных также используется для реализации "наборы"!-)
словарь Python внутренне реализован с помощью хэш-таблицы.
хэш-таблица всегда использует некоторую функцию, работающую со значением, чтобы определить, где будет храниться значение. Словарь (как я полагаю, вы намереваетесь это сделать) является более общим термином и просто указывает механизм поиска, который может быть хэш-таблицей или может быть реализован более простой структурой, которая не учитывает само значение при определении его местоположения хранения.
словарь реализован с использованием хэш-таблиц. На мой взгляд, разницу между 2 можно рассматривать как разницу между стеками и массивами, где мы будем использовать массивы для реализации стеков.
в большинстве языков программирования, словари предпочтительнее, чем хеш-таблицы. Каковы причины этого?
для чего это стоит, словарь и (концептуально) хэш-таблице.
если вы имели в виду " почему мы используем Dictionary класс вместо Hashtable класса?- тогда ответ прост: Dictionary универсального типа, Hashtable нет. Это означает, что вы получаете тип безопасности с Dictionary , потому что вы не можете вставить в него случайный объект, и вам не нужно отбрасывать значения, которые вы берете.
общий словарь был скопирован из источника Hashtable
Dictionary >> Hashtable отличия:
Dictionary / Hashtable сходство:
- как внутренне хеш-таблицы == быстрый доступ к данным много-деталя согласно ключу
- как надо неизменяемые и уникальные ключи
- ключи обоих нужно иметь GetHashCode() метод
- ConcurrentDictionary - thread safe (можно безопасно получить доступ из нескольких потоков одновременно)
- HybridDictionary - оптимизация производительности (для немногих деталей и также для много деталей)
- OrderedDictionary - значения могут быть доступ через int index (в порядке добавления элементов)
- SortedDictionary - статьи автоматически сортируются
- StringDictionary - со строгой типизацией и оптимизирован для строки
, потому что Dictionary является общим классом ( Dictionary ), Так что доступ к его содержимому является типобезопасным (т. е. вам не нужно бросать из Object , а ты Hashtable ).
, Dictionary реализуется как Hashtable внутри, так что технически это работает точно так же.
к вашему сведению: во .Чистая, Hashtable является потокобезопасным для использования несколькими потоками чтения и одним потоком записи, в то время как в Dictionary открытые статические члены являются потокобезопасными, но любые члены экземпляров не гарантируется потокобезопасность.
нам пришлось изменить все наши словари на Hashtable из-за этого.
люди говорят, что словарь-это то же самое, что и хэш-таблица.
вы также можете реализовать словарь со связанным списком или деревом поиска, он просто не будет таким эффективным (для некоторых показателей эффективности).
давайте рассмотрим пример:
HashTable
словарь
словарь:
возвращает/бросает исключение, если мы пытаемся найти ключ, который не существует.
это быстрее, чем хэш-таблица, потому что нет бокса и распаковки.
только общедоступные статические члены являются потокобезопасными.
словарь является общим типом, что означает, что мы можем использовать его с любым типом данных (при создании необходимо указать типы данных для обоих ключей и значения.)
- Диктивного тип-безопасная реализация Hashtable, Keys и Values строго типизированы.
Hashtable:
он возвращает null, если мы пытаемся найти ключ, который не существует.
Это медленнее, чем словарь, потому что он требует упаковки и распаковки.
все члены в хэш-таблице являются потокобезопасными,
Hashtable не является общим типом,
Hashtable-это слабо типизированная структура данных, мы можем добавлять ключи и значения любого типа.
если вы используете Dictionary и всегда устанавливайте значение null чтобы имитировать тип безопасной хэш-таблицы, вы должны, возможно, рассмотреть вопрос о переключении на HashSet .
класс Hashtable использует метод, называемый rehashing.
Rehashing работает следующим образом: существует набор хэш - функций, H1 . Hn, и при вставке или извлечении элемента из хэш таблица, изначально H1 используется хэш-функция. Если это приводит к столкновение, H2 вместо этого пробуется и далее до Hn при необходимости.
словарь использует метод, называемый сцепление.
при повторном хэшировании в случае столкновения хэш пересчитывается, и пробуется новый слот, соответствующий хэшу. С цепями, однако,вторичная структура данных используется для хранения любые столкновения. В частности, каждый слот в словаре массив элементов, которые соответствуют этому ведру. В случае столкновения элемент colliding добавляется в список bucket.
на Hashtable - это слабо типизированная структура данных, поэтому вы можете добавлять ключи и значения любого типа в Hashtable . The Dictionary класс является типобезопасным Hashtable реализация, а ключи и значения строго типизированы. При создании Dictionary экземпляр, необходимо указать типы данных как для ключа, так и для значения.
обратите внимание, что MSDN говорит: "класс Dictionary)>) реализован как хэш-таблицы", не " словарь)>) класс реализован как HashTable"
словарь не реализован как хэш-таблица, но он реализован в соответствии с концепцией хэш-таблицы. Реализация не связана с классом HashTable из-за использования дженериков, хотя внутренне Microsoft могла бы использовать тот же код и заменить символы типа Object с TKey и TValue.
объект Hashtable состоит из ведер, содержащих элементы коллекции. Ведро-это виртуальная подгруппа элементов в хэш-таблице,что делает поиск и извлечение проще и быстрее, чем во многих коллекциях.
класс Dictionary имеет ту же функциональность, что и класс Hashtable. Словарь определенного типа (кроме Object) имеет лучшую производительность, чем Hashtable для типов значений, потому что элементы Hashtable имеют тип Object и, следовательно, бокс и распаковка обычно происходят при сохранении или получении типа значения.
HashTable:
ключ / значение будет преобразован в тип объекта (бокса) при хранении в куче.
ключ / значение необходимо преобразовать в нужный тип при чтении из кучи.
эти операции очень дорогостоящие. Нам нужно избегать бокса / распаковки как можно больше.
словарь : общий вариант HashTable.
нет бокс/распаковка. Преобразование не требуется.
еще одно отличие, которое я могу понять:
мы не можем использовать словарь (generics) с веб-службами. Причина в том, что стандарт веб-службы не поддерживает стандарт generics.
Dictionary<> является общим типом,и поэтому он безопасен.
вы можете вставить любой тип значения в HashTable, и это иногда может вызвать исключение. Но!--1--> будет принимать только целочисленные значения, а так же Dictionary принимает только строки.
Итак, лучше использовать Dictionary<> вместо HashTable .
другое важное различие заключается в том, что Hashtable является потокобезопасным. Hashtable имеет встроенную множественную безопасность потока читателя/одиночного писателя (MR/SW) которая значит что Hashtable позволяет одному писателю вместе с множественными читателями без фиксировать.
в случае словаря нет безопасности потоков; если вам нужна безопасность потоков, вы должны реализовать свою собственную синхронизацию.
дополнительная разница заключается в том, что при добавлении нескольких записей в словаре сохраняется порядок добавления записей. Когда мы получим элементы из словаря, мы получим записи в том же порядке, в котором мы их вставили. В то время как Hashtable не сохраняет порядок вставки.
Всем привет, 30 апреля в ОТУС стартует курс «Алгоритмы для разработчиков», именно к этому приурочена публикация сегодняшнего материала. Начнём.
В этой статье вы узнаете, как в Python реализованы словари.
Словари индексируются с помощью ключей, и они могут рассматриваться в качестве ассоциированных массивов. Давайте добавим 3 пары ключ/значение (key/value) в словарь:
К значениями можно получить доступ следующим образом:
Ключа “d” не существует, поэтому появится ошибка KeyError.
Словари в Python реализуются с помощью хэш-таблиц. Они представляют собой массивы, индексы которых вычисляются с помощью хэш-функций. Цель хэш-функции – равномерно распределить ключи в массиве. Хорошая хэш-функция минимизирует количество коллизий, т.е. вероятность того, что разные ключи будут иметь один хэш. В Python нет такого рода хэш-функций. Его наиболее важные хэш-функции (для строк и целочисленных значений) выдают похожие значения в общих случаях:
Будем предполагать, что до конца этой статьи мы будем использовать строки в качестве ключей. Хэш-функция в Python для строк определяется следующим образом:
Если выполнить hash(‘a’) в Python, то отработает string_hash() и вернет 12416037344 . Здесь мы по умолчанию используем 64-х разрядную машину.
Если для хранения пар значение/ключ используется массив размера Х , то для вычисления индекса ячейки пары в массиве будет использована маска, которая вычисляется как Х-1 . Такой подход делает вычисление индексов ячеек быстрым. Вероятность найти пустую ячейку достаточно высока из-за механизма изменения размера, который описан ниже. Это означает, что простое вычисление имеет смысл в большинстве случаев. Размер массива равен 8, индекс для ‘a’ будет равен: hash(‘a’) & 7 = 0 . Индекс для ‘b’ равен 2, индекс для ‘c’ – 3, индекс для ‘z’ равен 3, также как для ‘b’ , и именно здесь у нас появляется коллизия.
Как мы видим, хэш-функция в Python качественно выполняет свою работу, в случае, когда ключи последовательны, что хорошо, поскольку довольно часто приходится работать с такими данными. Однако, как только мы добавляем ключ ‘z’ , происходит коллизия, поскольку он не является последовательным по отношению к предыдущим.
Мы могли бы использовать связанный список для хранения пар, имея при этом один и тот же хэш, но это бы увеличило время поиска, и оно бы не равнялось уже в среднем O(1). В следующем разделе описывается метод разрешения коллизий, используемый для словарей в Python.
Открытая адресация
Открытая адресация – это метод разрешения коллизий, в котором используется пробирование. В случае с ‘z’ , индекс ячейки 3 уже используется в массиве, поэтому нам необходимо подыскать другой индекс, который еще не был использован. Операция добавления пары ключ/значение займет в среднем O(1), также как операция поиска.
Для поиска свободных ячеек используется последовательность квадратичного пробирования. Реализуется она следующим образом:
Рекурсия в (5*j)+1 быстро увеличивает большие различия в битах, которые не повлияли на изначальный индекс. Переменная "perturb" при этом принимает в себя другие биты хэш-кода.
Давайте из любопытства посмотрим, чтобы произойдет, если у нас будет последовательность пробирования с размером таблицы 32 и j=3.
3 -> 11 -> 19 -> 29 -> 5 -> 6 -> 16 -> 31 -> 28 -> 13 -> 2…
Вы можете узнать больше об этой последовательности пробирования, обратившись к исходному коду dictobject.c. Детальное объяснение работы механизма пробирования можно найти в верхней части файла.
Давайте с этим примером обратимся к исходному коду Python.
Структуры словаря С
Для хранения записи в словаре используется следующая структура C: пара ключ/значение. Хранятся хэш, ключ и значение. PyObject является базовым классом для объектов в Python.
Следующая структура представляет собой словарь. ma_fill – это суммарное количество используемых и неактивных ячеек. Ячейка (slot) считается неактивной, когда удаляется ключевая пара. ma_used – это количество используемых (активных) ячеек. ma_mask равняется размеру массива -1 и используется для расчета индекса ячейки. ma_table – это массив, а ma_smalltable – изначальный массив размера 8.
Инициализация словаря
Когда вы только создаете словарь, вызывается функция PyDict_New() . Я удалил некоторые строки и преобразовал код на C в псевдокод, чтобы сосредоточиться на ключевых понятиях.
- Возвращает объект-словарь;
- Аллоцирует новый объект-словарь;
- Очищает таблицу словаря;
- Устанавливает количество используемых ячеек словаря и неиспользуемых ячеек ( ma_fill ) в 0;
- Устанавливает количество активных ячеек ( ma_used ) в 0;
- Устанавливает маску словаря ( ma_value ) в значение равное размеру словаря – 1 = 7;
- Устанавливает функцией поиска по словарю lookdict_string ;
- Возвращает аллоцированный объект-словарь.
Когда добавляется новая пара ключ/значение, вызывается PyDict_SetItem() . Эта функция принимает на вход указатель на объект-словарь и пару ключ/значение. Она проверяет, является ли ключ строкой и вычисляет хэш или повторно использует закэшированный, если такой существует. insertdict() вызывается для добавления новой пары ключ/значение и размер словаря меняется, если количество используемых и неиспользуемых ячеек больше 2/3 размера массива.
Почему именно 2/3? Это необходимо, чтобы убедиться, что последовательность пробирования сможет найти свободные ячейки достаточно быстро. Позже мы рассмотрим функцию для изменения размера.
inserdict() использует функцию поиска lookdict_string() , чтобы найти свободную ячейку. Эта же функция используется для поиска ключа.
lookdict_string() вычисляет индекс ячейки, используя хэш и значения маски. Если она не может найти ключ по значению индекс ячейки = хэш & маска (slot index = hash & mask), она начинает пробирование, используя цикл, описанный выше, пока не найдет свободную ячейку. При первой попытке пробирования, если ключ равен null , она возвращает неиспользуемую ячейку, если он найден во время первого поиска. Таким образом обеспечивается приоритет для повторного использования ранее удаленных ячеек.
Мы хотим добавить следующие пары ключ/значение: . Вот что произойдет:
Структура словаря аллоцируется с размером таблицы равным 8.
- PyDict_SetItem: key = ‘a’, value = 1
- hash = hash(‘a’) = 12416037344
- insertdict
- lookdict_string
- slot index = hash & mask = 12416037344 & 7 = 0
- slot 0 не используется, возвращаем эту ячейку
- hash = hash(‘b’) = 12544037731
- insertdict
- lookdict_string
- slot index = hash & mask = 12544037731 & 7 = 3
- slot 3 не используется, возвращаем эту ячейку
- hash = hash(‘z’) = 15616046971
- insertdict
- lookdict_string
- slot index = hash & mask = 15616046971 & 7 = 3
- slot 3 используется, пробуем другую ячейку: 5 свободна
- hash = hash(‘y’) = 15488046584
- insertdict
- lookdict_string
- slot index = hash & mask = 15488046584 & 7 = 0
- slot 0 используется, пробуем другую ячейку: 1 свободна
- hash = hash(‘c’) = 12672038114
- insertdict
- lookdict_string
- slot index = hash & mask = 12672038114 & 7 = 2
- slot 2 не используется, возвращаем эту ячейку
- hash = hash(‘x’) = 15360046201
- insertdict
- lookdict_string
- slot index = hash & mask = 15360046201 & 7 = 1
- slot 1 используется, пробуем другую ячейку: 7 свободна
Сейчас используется 6 ячеек из 8, занято более 2/3 емкости массива. dictresize() вызывается для аллоцирования большего массива. Эта функция также занимается копированием записей из старой таблицы в новую.
dictresize () вызывается с minused = 24 в нашем случае, где 4 * ma_used . 2 * ma_used используется, когда количество используемых ячеек очень велико (больше 50000). Почему в 4 раза больше ячеек? Это уменьшает количество шагов для реализации изменения размера и увеличивает разреженность.
Новый размер таблицы должен быть больше 24, он рассчитывается путем смещения текущего размера на 1 бит влево до тех пор, пока размер таблицы не станет больше 24. В итоге он будет равен 32, например, 8 -> 16 -> 32.
Вот что происходит с нашей таблицей во время изменения размера: выделяется новая таблица размером 32. Старые записи таблицы вставляются в новую таблицу с использованием нового значения маски, равного 31. В итоге получается следующее:
Удаление элементов
PyDict_DelItem() вызывается для удаления записей. Для ключа записи вычисляется хэш, далее вызывается функция поиска, чтобы вернуть запись. Теперь ячейка пустая.
Мы хотим удалить ключ «c» из нашего словаря. В итоге мы получаем следующий массив:
Обратите внимание, что операция удаления элемента не меняет размер массива, если количество используемых ячеек намного меньше, чем их общее количеств. Однако, когда добавляется пара ключ/значение, необходимость изменения размера зависит от количества используемых и неактивных ячеек, поэтому операция добавления также может уменьшить массив.
На этом публикация подошла к концу, а мы традиционно ждём ваши комментарии и приглашаем всех желающих на открытый урок, который пройдёт уже 18 апреля.
Я много раз заглядывал на просторы интернета, нашел много интересных статей о хеш-таблицах, но вразумительного и полного описания того, как они реализованы, так и не нашел. В связи с этим мне просто нетерпелось написать пост на данную, столь интересную, тему.
Возможно, она не столь полезна для опытных программистов, но будет интересна для студентов технических ВУЗов и начинающих программистов-самоучек.
Создание объектов из хэш-таблиц
Начиная с PowerShell 3,0, можно создать объект из хэш-таблицы свойств и значений свойств.
Синтаксис выглядит следующим образом:
Этот метод работает только для классов, имеющих конструктор со значением NULL, то есть конструктор, не имеющий параметров. Свойства объекта должны быть общедоступными и настраиваемыми.
Дополнительные сведения см. в разделе about_Object_Creation.
Читайте также:
- lookdict_string
- lookdict_string
- lookdict_string
- lookdict_string
- lookdict_string
- lookdict_string