Как использовать и исправить реализацию хеш-таблицы в Python?

[

Реализация хэш-таблицы в Python с использованием TDD

Автор: Bartosz Zaczyński

Хэш-таблица - это классическая структура данных, придуманная более полувека назад, которая существенно влияет на программирование. Она помогает решать реальные проблемы, такие как индексирование таблиц баз данных, кэширование вычисленных значений или реализация множеств. Она широко применяется на собеседованиях по трудоустройству, а Python использует хэш-таблицы повсюду, чтобы обеспечить мгновенный доступ к именам.

Несмотря на то, что Python имеет свою собственную хэш-таблицу под названием dict, полезно понимать, как работают хэш-таблицы за кадром. Вам может быть даже предложено создать свою собственную хэш-таблицу в ходе тестирования. В этом руководстве наша цель - провести вас через все этапы реализации хэш-таблицы с нуля, будто в Python нет встроенной хэш-таблицы. В процессе вы столкнетесь с несколькими задачами, которые введут вас в важные концепции и позволят вам понять, почему хэш-таблицы так быстры.

Кроме этого, вы получите практический курс по разработке через тестирование (TDD) и сможете применять его на примере создания хэш-таблицы пошагово. Вы не обязательно должны знать TDD, но даже если вы с ним знакомы, вам не будет скучно!

В этом руководстве вы узнаете:

• Как хэш-таблицы отличаются от словарей
• Как реализовать хэш-таблицу с нуля на Python
• Как работать с коллизиями хэширования и другими сложностями
• Какие свойства хэш-функции необходимы
• Как работает hash() в Python

Знакомство с структурой данных “хэш-таблица”

Хэш-таблица против словаря

Хэш-таблица и словарь - это оба определения структур данных, использующих ключ-значение для хранения и организации информации, но есть несколько различий между ними:

• Хэш-таблица является структурой данных, которая использует хэш-функцию для преобразования ключа в индекс массива, где будет храниться соответствующее значение.
• Словарь в Python - это реализация хэш-таблицы, которая предоставляет более удобный способ работы с значениями по ключу.

Оба вида структур данных позволяют достаточно быстро осуществлять поиск и доступ к значениям по ключу. Хэш-таблицы являются основой словарей в Python и используются во многих его встроенных функциях и методах для обеспечения эффективного доступа к данным.

Хэш-таблица: массив с хэш-функцией

Хэш-таблица - это структура данных, основанная на массиве, который используется для хранения пар ключ-значение. Ее основная идея состоит в том, чтобы преобразовывать ключи в индексы массива с помощью хэш-функции. Хэш-функция преобразует произвольное значение в целое число фиксированной длины, которое используется как индекс для доступа к массиву.

В идеале, хорошая хэш-функция должна равномерно распределять ключи по всему массиву, чтобы минимизировать количество коллизий хэшей (индексов, на которых хранятся пары ключ-значение). Однако на практике коллизии неизбежны, и для их разрешения существуют различные методы, такие как линейное зондирование и цепочки.

Понимание хэш-функции

Изучение встроенной функции hash() в Python

Функция hash() в Python используется для получения хэш-значения (целого числа) для заданного объекта. Каждый объект имеет свое хэш-значение, которое остается неизменным в течение его жизни. Хэш-значения используются в хэш-таблицах для определения индекса ячейки массива, где хранится значение, связанное с ключом.

Встроенная функция hash() автоматически генерирует уникальные хэш-значения для разных объектов в Python. Она может быть применена к таким типам данных, как числа, строки, кортежи, но не к изменяемым объектам, таким как списки или словари.

Глубже в изучение hash() в Python

Функция hash() в Python имеет некоторые важные свойства, которые следует учитывать при работе с хэш-таблицами:

• Один и тот же объект всегда будет иметь одно и то же хэш-значение во время своего существования.
• Два объекта, равные с точки зрения функции ==, должны иметь одинаковые хэш-значения. Однако обратное не всегда верно: разные объекты могут иметь одинаковые хэш-значения.
• Изменяемые объекты, такие как списки или словари, не могут быть использованы как ключи в хэш-таблице, так как их хэш-значения могут измениться во время их изменений. Это важное требование для того, чтобы гарантировать, что объекты всегда можно будет найти в правильной ячейке массива.

Сравнение идентичности объекта с его хэшем

В Python каждый объект имеет идентичность, которая может быть проверена с помощью оператора is. Идентичность объекта определяется его адресом в памяти. Каждый объект также имеет хэш-значение, которое может быть получено с помощью функции hash(). Хэш-значение не является уникальным для каждого объекта, но оно является постоянным значением, которое остается неизменным в течение жизни объекта.

Оператор is используется для сравнения идентичности объектов, в то время как оператор == используется для проверки эквивалентности. Сравнение идентичности объекта с его хэшем можно проиллюстрировать следующим примером:

name = "John"
print(name is name)  # True
print(name is "John")  # True
print(hash(name) == hash(name))  # True
print(hash(name) == hash("John"))  # True

В данном примере, идентичность проверяется с помощью оператора is и сравнение хэшей выполняется с использованием функции hash(). Во всех случаях мы получаем True, так как строка “John” и переменная name являются одним и тем же объектом и имеют одинаковые хэш-значения.

Создание собственной хэш-функции

Вы также можете написать свою собственную хэш-функцию на Python, если вам нужна специфичная хэш-функция для ваших объектов. Хорошая хэш-функция должна равномерно распределять ключи по всему диапазону возможных хэш-значений и минимизировать количество коллизий.

Вот простой пример собственной хэш-функции для строк:

def custom_hash(s):
    # Простейшая реализация хэша
    result = 0
    for c in s:
        result += ord(c)
    return result

Такая хэш-функция просто суммирует сумму ASCII-кодов символов строки. Она не является идеальной, но может использоваться в примере реализации хэш-таблицы ниже.

Создание прототипа хэш-таблицы на Python с использованием TDD

Краткий курс обучения разработке через тестирование

Тестирование является важной частью разработки программного обеспечения. Разработка через тестирование (TDD) - это методология разработки программного обеспечения, при которой тесты пишутся перед написанием кода. В TDD сначала определяются требования к программе в виде тестовых случаев, а затем код разрабатывается таким образом, чтобы удовлетворить эти тесты.

В примере реализации хэш-таблицы мы также будем использовать методику разработки через тестирование, чтобы убедиться в корректности кода и его соответствии определенным требованиям.

Определение собственного класса HashTable

В первом шаге мы создадим собственный класс HashTable, который будет представлять хэш-таблицу. Мы начнем с определения структуры класса и некоторых базовых методов:

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 10  # Размер массива хэш-таблицы
        self.hash_table = [None] * self.size  # Массив для хранения пар ключ-значение

    def __getitem__(self, key):
        # Получение значения по ключу
        pass

    def __setitem__(self, key, value):
        # Установка значения по ключу
        pass

    def __delitem__(self, key):
        # Удаление значения по ключу
        pass

Вставка пары ключ-значение

В следующем шаге мы реализуем метод __setitem__(), который позволит нам вставлять пару ключ-значение в хэш-таблицу:

def __setitem__(self, key, value):
    index = self._hash(key)  # Получение индекса массива по ключу
    self.hash_table[index] = (key, value)  # Вставка пары ключ-значение

def _hash(self, key):
    # Реализация хэш-функции
    pass

Мы используем хэш-функцию _hash() для преобразования ключа в индекс массива. Затем мы вставляем пару ключ-значение в соответствующую ячейку массива.

Получение значения по ключу

Далее мы реализуем метод __getitem__(), который позволит нам получать значение по ключу:

def __getitem__(self, key):
    index = self._hash(key)  # Получение индекса массива по ключу
    pair = self.hash_table[index]  # Получение пары ключ-значение
    if pair is not None and pair[0] == key:
        return pair[1]  # Возвращение значения по ключу
    else:
        raise KeyError("Key not found")

Мы сначала получаем индекс массива по ключу с помощью хэш-функции _hash(). Затем мы получаем пару ключ-значение из соответствующей ячейки массива. Если пара не равна None и ключ совпадает, мы возвращаем значение. В противном случае мы вызываем исключение KeyError.

Удаление значения по ключу

В последнем шаге мы реализуем метод __delitem__(), который позволит нам удалять значения по ключу:

def __delitem__(self, key):
    index = self._hash(key)  # Получение индекса массива по ключу
    self.hash_table[index] = None  # Удаление пары по ключу

Мы сначала получаем индекс массива по ключу с помощью хэш-функции _hash(). Затем мы удаляем пару по ключу, просто присваивая None соответствующей ячейке массива.

Это проектор трудоустройство Python.