Python中创建哈希映射

哈希映射简介

有不同的数据类型可能用于访问数据。其中之一就是哈希映射。哈希映射是编程中的一种基本信息结构，它允许基于键值对存储和检索数据。在 Python 中，它们被称为字典，并提供了一种有效的方式来管理和控制数据。

它以键值对的形式存储数据。它搜索索引值并存储元素，然后像查找、插入、删除等一样进行操作。哈希映射使用哈希函数来访问数据。它会生成一个键，使用哈希函数，用于存储键值对。哈希映射也称为查找表数据。

哈希映射的基本结构

哈希映射是一种数据结构，包含一组键值对，其中每个键都是唯一的，并映射到一个特定的值。在 Python 中，使用哈希函数，它将键转换为数字索引，存储相应的，值。这允许根据其关联键高效地检索值，使哈希映射成为许多编程应用程序中的宝贵工具。

哈希映射是通过字典数据类型实现的。哈希映射使用哈希函数生成键。字典中的数据，用于访问哈希映射，不包含有序数据。这意味着访问哈希映射中的数据不依赖于添加的顺序。这种数据结构也用于处理大量数据集，从而实现快速简便的搜索和访问元素。

哈希映射中的哈希函数

哈希函数在访问和操作哈希映射中的数据方面起着至关重要的作用。当我们使用带有哈希函数的键时，它会将值映射到哈希映射中的相应位置。哈希函数的输出是一个固定长度的哈希值，它作为映射中每个键值对的唯一标识符。这允许在哈希映射中进行即时高效的数据搜索、插入和删除。哈希函数在输入相同的情况下会产生相同的输出。例如，如果您在同一个 Python 会话中多次哈希字符串“Hello World”，您将始终获得相同的数字值。

哈希函数的工作原理

如前所述，哈希函数用于哈希映射。哈希函数是一个内置方法，它为要在哈希映射中存储的每个对象生成一个唯一的数字值。首先，使用哈希函数访问键，它返回哈希值。然后使用哈希值的输出评估存储键值对的索引。哈希函数以字符串作为输入，并以整数数据类型作为输出返回哈希值。哈希函数的目标是将对象均匀地分布在哈希映射中的可用槽中。它试图限制冲突，即不同的对象得到相同的哈希值。

Python 通过其库和数据系统为哈希函数提供了内置支持。这些功能在字典和集合中广泛用于即时数据检索。在 Python 中实现哈希函数很简单，允许开发人员有效地哈希不同类型的数据结构。

Python 中哈希映射的实现

哈希映射可以使用 Python 中的字典数据类型来实现。在 Python 中，哈希映射利用哈希将键转换为数组索引。这个过程涉及将键映射到内存中的唯一位置，从而允许直接访问相关值并实现高效的数据检索。

我们可以使用 Python 中的方法来实现哈希映射。简单来说，我们在 Python 中创建一个字典。我们可以使用内置函数 dict( ) 来创建字典。此外，还可以使用花括号 '{}' 来实现相同的功能。

在这里，我们使用花括号创建一个字典。

输出

{1: {'emp id': 101, 'dept': 'science', 'salary': '40k'},
 2: {'emp id': 102, 'dept': 'machine learning', 'salary': '42k'},
 3: {'emp id': 103, 'dept': 'artificial intelligence', 'salary': '50k'}}

我们已在字典中添加了不同的数据。现在，我们将尝试从哈希映射中访问任何数据或键值对。

输出

{'emp id': 101, 'dept': 'science', 'salary': '40k'}

在这里，我们使用 new_dict[1] 访问哈希映射中的第一个记录。

现在是时候使用 Python 中的 dict( ) 函数创建哈希映射了。

输出

{'emp_id': '101', 'dept': 'science', 'salary': '40k'}

我们将对创建的哈希映射使用一些函数。这些函数包括：

• 访问方式
• 更新
• 删除

让我们从字典中访问元素

输出

'101'

我们可以通过简单地调用字典并传入我们想要访问的元素来访问哈希映射中的数据。

我们已经从字典中访问了一个元素，现在我们将更新数据。

输出

{'emp_id': '502', 'dept': 'science', 'salary': '40k'}

我们通过为相应的详细信息分配一个新值来更新 emp_id 的值。要从哈希映射中删除条目，我们可以使用 pop()、popitem() 或 del 函数等方法。让我们探索如何实现这些函数。

输出

{'emp_id': '101'}

pop() 按键删除键值对。del 完全删除条目，popitem() 删除任意条目。