哈喽大家好，我是咸鱼
接触过 Python 的小伙伴应该对【字典】这一数据类型都了解吧
虽然 Python 没有显式名称为“哈希表”的内置数据结构，但是字典是哈希表实现的数据结构
在 Python 中，字典的键（key）被哈希，哈希值决定了键对应的值（value）在字典底层数据存储中的位置
那么今天我们就来看看哈希表的原理以及如何实现一个简易版的 Python 哈希表
ps：文中提到的 Python 指的是 CPyhton 实现
哈希表（hash table）通常是基于“键-值对”存储数据的数据结构
哈希表的键（key）通过哈希函数转换为哈希值（hash value），这个哈希值决定了数据在数组中的位置。这种设计使得数据检索变得非常快
举个例子，下面有一组键值对数据，其中歌手姓名是 key，歌名是 value
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如果我们想要将这些键值对存储在哈希表中，首先需要将键的值转换成哈希表的数组的索引，这时候就需要用到哈希函数了
哈希函数是哈希表实现的主要关键，它能够处理键然后返回存放数据的哈希表中对应的索引
一个好的哈希函数能够在数组中均匀地分布键，尽量避免哈希冲突（两个键返回了相同的索引）
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哈希函数是如何处理键的，这里我们创建一个简易的哈希函数来模拟一下（实际上哈希函数要比这复杂得多）
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这个简易版哈希函数将歌手名（即 key）首字母的 ASCII 值与哈希表大小取余，得出来的值就是歌名（value）在哈希表中的索引
那这个简易版哈希函数有什么问题呢？聪明的你一眼就看出来了：容易出现碰撞。因为不同的键的首字母有可能是一样的，就意味着返回的索引也是一样的
例如我们假设哈希表的大小为 10 ，我们以上面的歌手名作为键然后执行 simple_hash(key, 10) 得到索引
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可以看到，由于Juice WRLD 和 J.cole 的首字母都一样，哈希函数返回了相同的索引，这里就发生了哈希碰撞
虽然几乎不可能完全避免任何大量数据的碰撞，但一个好的哈希函数加上一个适当大小的哈希表将减少碰撞的机会
当出现哈希碰撞时，可以使用不同的方法（例如开放寻址法）来解决碰撞
应该设计健壮的哈希函数来尽量避免哈希碰撞
我们再来看其他的键，Kanye 通过 simple_hash() 函数返回 index 5，这意味着我们可以在索引 5 （哈希表的第六个元素）上找到 其键 Kanye 和值Come to life
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在哈希表中，是根据哈希值（即索引）来寻找数据，所以可以快速定位到数据在哈希表中的位置，使得检索、插入和删除操作具有常数时间复杂度 O(1) 的性能
与其他数据结构相比，哈希表因其效率而脱颖而出
不但如此，哈希表可以存储不同类型的键值对，还可以动态调整自身大小
Python 中的哈希表实现
在 Python 中有一个内置的数据结构，它实现了哈希表的功能，称为字典
Python 字典（dictionary，dict）是一种无序的、可变的集合（collections），它的元素以 “键值对（key-value）”的形式存储
字典中的 key 是唯一且不可变的，这意味着它们一旦设置就无法更改
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在底层，Python 的字典以哈希表的形式运行，当我们创建字典并添加键值对时，Python 会将哈希函数作用于键，从而生成哈希值，接着哈希值决定对应的值将存储在内存的哪个位置中
所以当你想要检索值时，Python 就会对键进行哈希，从而快速引导 Python 找到值的存储位置，而无需考虑字典的大小
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可以看到，我们通过方括号[key]来访问键对应的值，如果键不存在，则会报错
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为了避免该报错，我们可以使用字典内置的 get() 方法，如果键不存在则返回默认值
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在 Python 中实现哈希表
首先我们定义一个 HashTable 类，表示一个哈希表数据结构
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在构造函数 __init__() 中：
在内部函数 _hash() 中，用于计算给定 key 的哈希值。它采用给定键 key 的第一个字符的 ASCII 值，并使用取余运算 % 将其映射到哈希表的索引范围内，以便确定键在哈希表中的存储位置。
然后我们接着在 HashTable 类中添加对键值对的增删查方法
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其中，set() 方法将键值对添加到表中，而 get() 该方法则通过其键检索值。该 remove() 方法从哈希表中删除键值对
现在，我们可以创建一个哈希表并使用它来存储和检索数据：
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前面我们提到过，哈希碰撞是使用哈希表时不可避免的一部分，既然 Python 字典是哈希表的实现，所以也需要相应的方法来处理哈希碰撞
在 Python 的哈希表实现中，为了避免哈希冲突，通常会使用开放寻址法的变体之一，称为“线性探测”（Linear Probing）
当在字典中发生哈希冲突时，Python 会使用线性探测，即从哈希冲突的位置开始，依次往后查找下一个可用的插槽（空槽），直到找到一个空的插槽来存储要插入的键值对。
这种方法简单直接，可以减少哈希冲突的次数。但是，它可能会导致“聚集”（Clustering）问题，即一旦哈希表中形成了一片连续的已被占用的位置，新元素可能会被迫放入这片区域，导致哈希表性能下降
为了缓解聚集问题，假若当哈希表中存放的键值对超过哈希表长度的三分之二时（即装载率超过66%时），哈希表会自动扩容
最后总结一下：
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