Python Hashmaps | Реализация с использованием словаря
python hashmaps хранит данные в виде пары ключ-значение. Он обычно используется для легкого и быстрого извлечения. Данные Hashmap могут быть получены с помощью ключа.
Python Hashmaps | Реализация с использованием словаря
“Каждую секунду каждого дня наши органы чувств приносят слишком много информации, чем мы можем обработать в нашем мозгу.” – Питер Диамандис Председатель/генеральный директор Фонда X-Prize.Этой цитаты достаточно, чтобы показать важность данных в современном мире. Не только массивные данные производятся каждую секунду, но и имеют большое разнообразие.
И для хранения такого большого разнообразия данных нам нужны различные типы структур данных. Некоторые данные должны храниться последовательно, в то время как некоторые данные должны храниться в парах ключ-значение. В этой статье мы узнаем, как хранить данные с помощью хэш-карт python.
Python hashmaps-это тип структуры данных, которая хранит данные в виде пары ключ-значение. Основная цель хэш-карт python-получение данных с помощью ключа. Хэш-карты также называются словарями в Python.
Интуиция за python hashmap
В hashmap ключ генерируется с помощью хэш-функций. Основные характеристики этого ключа заключаются в том, что он уникален и не может быть null (nothing). Кроме того, хэш-карты не синхронизированы. Если мы используем его в многопоточной среде, то несколько потоков могут получить к нему доступ и использовать хэш-карту одновременно.
Это не значит, что мы не можем использовать индекс для извлечения значений в списке или массиве, но преимущество хэш-карт заключается в том, что мы также можем создавать строки ключей. Эти типы ключей легко запоминаются, что делает их поиск легким и быстрым. Обновление и удаление значений также становятся легкими.В языке программирования, таком как Java, хэш-карты реализуются с помощью платформы collection framework. Но в python хэш-карты реализуются с помощью встроенного словаря типов данных.
Реализация python Hashmap
В python словари удовлетворяют всем требованиям, таким как уникальные ключи и ненулевые значения. Давайте научимся создавать хэш-карты на реальных примерах.
Когда нам нужно позвонить, мы обычно ищем имя человека, и в качестве вывода получаем нужный номер телефона. Это пример хэш-карт. Имя-это ключ, а номер телефона-это значение. Теперь предположим, что у вас есть список телефонных номеров. И вы хотите сделать телефонный звонок определенному человеку. Насколько легко извлечь этот номер из списка? Очень трудно, наверное.
Кроме того, трудно запомнить телефонные номера. Потому что, будучи людьми, мы не очень хорошо запоминаем числа, но мы отлично запоминаем имена. Возьмем другую ситуацию, когда вы хотите удалить этот номер телефона. Если вы знаете имя, вы можете легко удалить номер. Теперь это было много объяснений. Давайте приступим к реализации.
HashMap и HashSet. Что это на самом деле?
В данном уроке, я попробую копнуть в теме коллекций и рассказать о двух реализациях построенных на хэш коде.
Шаг 0. Введение
В практике, мы редко оперируем одним элементом, так как большинство задач нужно решать комплексно. Именно по этому, мы всегда берем какое-то множество объектов чтобы оперировать ими. Но вот только вопрос? Что именно и когда стоит выбирать? Есть много реализаций коллекций, есть массивы. Почему стоит выбрать одно, а не другое? Думаю это стоит знать. Тем более, это один из самых популярных вопросов на собеседовании.
Шаг 1. Что такое хэш-код?
Хэш-код – это целое число, которое является уникальным идентификатором содержимого объекта. От сюда вывод – в каждого объекта, с разными данными, свое уникальное число, с помощью которого мы можем судить о равенстве или неравенстве. В яве, за вычисление этого кода отвечает метод hashCode(), который переопределенный в наследниках Object. Для наших классов мы также должны переопределить его.
Есть несколько правил по переопределению данного метода:
1. Это не должна быть константа. Иначе все будет равным, даже если это не так.
2. Метод генерации должен быть хорошо продуман, иначе могут часто попадаться ситуации коллизии.
3. В генерации желательно использовать именно те поля, которые идентифицируют объект, его уникальность.
Пример того как это все выглядит:
У нас есть 2 объекта с двумя полями. Поля одинаковые, значит их хэш-код должен совпадать и указывать на равенство. Создадим генерацию нашего кода на обычной сумме атрибутов:
1 + 2 = 1 + 2 – равенство верно.
Но что будет если у нас такие объекты:
Здесь поменялся только порядок значений для второго объекта. Эти объекты уже не могут быть равны, но…
1 + 2 = 2 + 1 – равенство осталось верно.
Это есть прямой пример коллизии. Два разных объекта имеют одинаковый хэш-код. В нашем случае, причиной этому есть плохо составленный алгоритм вычисления.
Можем сделать вывод:
Для одного и того ж объекта хэш-код всегда один(если не изменять вычисляемые поля)
Если хэш-коды равны, то это не значит что и объекты равны.
Если хэш-коды не равны, то значит и объекты не могут быть равны.
Рассмотрим теперь это на примере. Создадим 2 класса, переопределим вычисление хэш-кода и докажем наши выводы.
И методы main где мы сделаем простую проверку вышесказанного.
Шаг 2. Что тогда такое equals()?
Метод equals() является методом класса Object, и предоставляет возможность объектам определять их соответствие(эквивалентность) с другими. Только что, мы видели что эквивалентность мы определяли с помощью хэш-кода. Здесь подход похож, но не зависит от вычислений числа.
Мы просто сравниваем значимые атрибуты для определения равенства наших объектов. Запомните: изначально, в классе Object идет сравнивание по ссылке, что значит без переопределения данного метода, все ваши объекты будут считаться разными, если только их ссылки не указывают на один и тот же объект.
Используем для примера предыдущий класс и реализуем проверку эквивалентности.
Как вы заметили, эти два понятия тесно связаны и указывают на равенство объектов. Теперь, разобравшись с этим, перейдом непосредственно к коллекциям.
Шаг 3. Организация работы HashMap
– это число, как мы говорили выше.
– коллекция которая состоит с пар “ключ”-“значение”.
HashMap – внутри состоит с так званых корзин и списка элементов, на которые ссылаются корзины.
Корзины – массив
Элементы – связной список. (это рассмотрим дальше)
Добавление
Когда приходит новый элемент, хэш-код ключа определяет корзину, для элемента. В корзине идет проверка, есть ли у нее элементы. Если нету, то корзина получает ссылку нового элемента, если есть, то происходит прохождение по списку элементов и сравнивание элементов в списке. Проверяется равенство hashcode. Так как мы не можем однозначно судить на счет эквивалентности, зная о случаях коллизии, проводится еще сравнивание ключей методом equals.
Если оба равны: идет перезапись
Если не равен equals: добавляется элемент в список
По этому:
1. Если у нас плохой алгоритм расчета хэш-кода, то мы получим обычный связной список и потеряем все преимущества данной структуры. (Добавление, поиск и удаление элементов выполняется за константное время)
2. Важно переопределять метод hashCode & equals для корректной работы.
Получение
Получение объекта происходит по тому же принципу. Приходит ключ, берется его хэш-код и вычисляется номер корзины, потом, с этой корзины, проходя по списку элементов, находится наш и возвращается ссылка на него.
Предостережение!
Не используйте в качестве ключа массивы. Их хэш код зависит от ссылки. Если даже будете использовать массив с такими ж данными, чтобы получить свое значение, ссылка будет другая и вы не получите свой объект.
Шаг 4. Организация работы HashSet
Почему мы сразу рассмотрели HashMap? Это поможет с пониманием работы следующей коллекции. Здесь все происходит также, единственное отличие здесь в том, что ключом является сам объект.
Предостережение!
Будьте аккуратны в работе с объектом. Если вы поменяете вычисляемые поля объекта, то вы можете навеки потерять его в коллекции.
Структуры данных в картинках. HashMap
Приветствую вас, хабрачитатели!
Продолжаю попытки визуализировать структуры данных в Java. В предыдущих сериях мы уже ознакомились с ArrayList и LinkedList, сегодня же рассмотрим HashMap.
HashMap — основан на хэш-таблицах, реализует интерфейс Map (что подразумевает хранение данных в виде пар ключ/значение). Ключи и значения могут быть любых типов, в том числе и null. Данная реализация не дает гарантий относительно порядка элементов с течением времени. Разрешение коллизий осуществляется с помощью метода цепочек.
Создание объекта
Вы можете указать свои емкость и коэффициент загрузки, используя конструкторы HashMap(capacity) и HashMap(capacity, loadFactor). Максимальная емкость, которую вы сможете установить, равна половине максимального значения int (1073741824).
Добавление элементов
Комментарий из исходников объясняет, каких результатов стоит ожидать — метод hash(key) гарантирует что полученные хэш-коды, будут иметь только ограниченное количество коллизий (примерно 8, при дефолтном значении коэффициента загрузки).
В моем случае, для ключа со значением »0» метод hashCode() вернул значение 48, в итоге:
При значении хэша 51 и размере таблице 16, мы получаем индекс в массиве:
Для того чтобы продемонстрировать, как заполняется HashMap, добавим еще несколько элементов.
Footprint
Object size: 376 bytes
Footprint
Object size: 496 bytes
Resize и Transfer
Когда массив table[] заполняется до предельного значения, его размер увеличивается вдвое и происходит перераспределение элементов. Как вы сами можете убедиться, ничего сложного в методах resize(capacity) и transfer(newTable) нет.
Метод transfer() перебирает все элементы текущего хранилища, пересчитывает их индексы (с учетом нового размера) и перераспределяет элементы по новому массиву.
Если в исходный hashmap добавить, скажем, еще 15 элементов, то в результате размер будет увеличен и распределение элементов изменится.
Удаление элементов
У HashMap есть такая же «проблема» как и у ArrayList — при удалении элементов размер массива table[] не уменьшается. И если в ArrayList предусмотрен метод trimToSize(), то в HashMap таких методов нет (хотя, как сказал один мой коллега — «А может оно и не надо?«).
Небольшой тест, для демонстрации того что написано выше. Исходный объект занимает 496 байт. Добавим, например, 150 элементов.
Теперь удалим те же 150 элементов, и снова замерим.
Как видно, размер даже близко не вернулся к исходному. Если есть желание/потребность исправить ситуацию, можно, например, воспользоваться конструктором HashMap(Map).
Итераторы
HashMap имеет встроенные итераторы, такие, что вы можете получить список всех ключей keySet(), всех значений values() или же все пары ключ/значение entrySet(). Ниже представлены некоторые варианты для перебора элементов:
Стоит помнить, что если в ходе работы итератора HashMap был изменен (без использования собственным методов итератора), то результат перебора элементов будет непредсказуемым.
Итоги
— Добавление элемента выполняется за время O(1), потому как новые элементы вставляются в начало цепочки;
— Операции получения и удаления элемента могут выполняться за время O(1), если хэш-функция равномерно распределяет элементы и отсутствуют коллизии. Среднее же время работы будет Θ(1 + α), где α — коэффициент загрузки. В самом худшем случае, время выполнения может составить Θ(n) (все элементы в одной цепочке);
— Ключи и значения могут быть любых типов, в том числе и null. Для хранения примитивных типов используются соответствующие классы-оберки;
— Не синхронизирован.
Ссылки
Инструменты для замеров — memory-measurer и Guava (Google Core Libraries).
Что такое HashMap
Почему я выбрал эту тему? Ее нужно знать обязательно если Вы пришли на собеседование. Не знаете = не готовы!
Ниже я перечислил наиболее популярные вопросы по этой теме. Для тех кому лень читать – можно посмотреть видос.
Расскажите про устройство HashMap?
Во-первых что такое HashMap? HashMap – это ассоциативный массив. Если вкратце, то ассоциативный массив – это структура данных, которая хранит пары ключ-значения.
Чтобы было проще понять что это такое, можно представлять HashMap как пронумерованные корзинки, в которых хранятся какие-то данные. При добавлении нового объекта в HashMap, мы помимо самого объекта передаем еще и ключ, по которому в дальнейшем, его можно будет отыскать.
Как по ключу можно определить положение искомого объекта? Для этого нам нужно знать hashCode ключа. Где же его взять? Все очень просто, если понимать, что в качестве ключа, может выступать любой объект в java. Все знают что класс Object реализует метод hashCode(), это означает что он будет унаследован или переопределен самим “ключом”. Т.к. все в java наследуются от класса Object. Теперь понятно откуда у ключа берется hashCode!
После того как в hashMap, был передан ключ + сохраняемый объект, специальная hash-функция вычисляет то в какую корзину отнести наши данные.
Как вы понимаете, никаких корзинок в HashMap-е нет. Вместо них есть массив, который хранит ссылки на связанные списки в которых хранятся наши данные. Каждому элементу массива соответствует один список.
Какое начальное количество корзин в HashMap?
Данный вопрос мне ни разу не задавали я его нашел на хабре. Ответ – 16. Но как и с ArrayList-ом в конструкторе можно задать другое количество.
Что такое коллизия? Способ решения коллизий.
Этот вопрос так же часто встречается. Коллизия это когда два разных объекта попадают в одну корзинку(связанный список). Причиной этому служит то, что они имеют одинаковый hashcode. Для более эффективной работы с HashMap, hashcode не должен повторяться для не эквивалентных объектов.
Как я уже упомянул выше, все данные хранятся в списках. Почему так? Почему не хранить всего один объект? Ответ прост. Все потому, что это способ разрешения коллизий. Как происходит добавление? Смотр код 1
Первое – мы выясняем то какая корзина соответствует ключу объекта. Затем проверяем, есть ли в ней уже какие-то объекты, если нет – то добавляем текущий. Если да, то это случилась коллизия.
Тогда мы начинаем сравнивать ключ и hashcode текущего объекта и тех которые внутри (если конечно их там несколько).
Сначала проверяем равны ли hashcode ключей.
Если да, то сравниваем их ключ методом equals.
Если equals возвращает true, значит ключи совпадают по “значению” и hashcode – производится замена, новый объект заменяет тот который уже там находится под тем же ключом,
Если hashcode и “значение” ключа неравны – новый объект добавляется в конец списка.
Как и когда происходит увеличение количества корзин в HashMap?
HashMap имеет поле loadFactor. Оно может быть задано через конструктор. По умолчанию равняется 0.75. Для чего оно нужно? Его произведение на количество корзин дает нам необходимое число объектов, которое нужно добавить, чтобы состоялось удвоение количества корзин. Например, если у нас мапка с 16-ю корзинами, а loadFactor равняется 0.75, то расширение произойдет когда мы добавим 16 * 0.75 = 12 объектов. Мапка увеличивается вдвое.
Какая оценка временной сложности операций с HashMap? Гарантирует ли HashMap указанную сложность выборки элемента?
Рассмотрим сначала случай в котором нет коллизий. В этом случае добавление, удаление и поиск объектов по ключу выполняется за константное время O(1). Разумеется, не учитывается случай с расширением количества элементов. Вообще говоря, когда Вы работаете с HashMap, лучше сразу указать в конструкторе, сколько корзин нужно для работы и хорошо если оно равняется числу уникальных объектов с которыми Вы будите работать. В таком случае не придется тратить время и ресурсы на создание нового HashMap с удвоенным количеством bucket-ов. Почему такая хорошая производительность? Тут все просто. Повторюсь что коллизий нет – в таком случае нет никакой зависимости от других элементов из этой мапки. Удаление, Вставка, Поиск выполняются примерно по одной схеме. Берется HashCode ключа, вычисляется корзинка, и производится удаление, вставка или поиск. Все! Нигде не встречаются другие объекты. Но это лишь в том случае, если нет коллизий.
Теперь поговорим о случае когда коллизии все-таки присутствуют. Теоретически работая с HashMap в котором могут присутствовать коллизии, мы получаем временную сложность O(log(n)) на операции вставки, сохранения и удаления. В самом худшем случае, когда все объекты возвращают один и тот же HashCode, а значит попадают в одну корзину. На самом деле это связный список и тогда временная сложность как у LinkedList O(n).
Вопросы на собеседовании 2. HashMap.
Предположим, что в мапку, созданную данным способом (Код 1), нужно добавить 1 миллион объектов. Что тут плохого? Давайте подумаем.
Как обычно, видос для ленивых:
Что произойдет, когда выполнится данный код? Создастся массив на 16 элементов с loadFactor = 0.75. Получаем, что после добавления 12 элементов произойдет удвоение длинны массива. Напомню, что это число получается перемножив loadFactor и текущее количество корзинок или длину массива.
Как-бы, что тут плохого, ну удвоилось количество корзинок, можно добавлять дальше. Нет! Все работает не так. После того как состоялось удвоение, все элементы, которые уже были добавлены, будут перераспределены по корзинкам заново с учетом их нового количества.
Добавили 12. Потом эти 12 снова добавили, после увеличения массива. Грубо говоря добавили всего 24. Что получаем? В следующий раз, удвоение числа корзинок произойдет после добавления 24-го элемента, а в мапке уже 12.
Добавили еще 12 + снова перераспределение и еще 24, получаем 36.
Представляете сколько нужно будет выполнить работы, пока мы не закончим добавлять все 1 миллион объектов.
Когда я обдумывал данный пример, предполагал, что коллизий нет совсем. Боюсь представить, что было бы, если бы они все таки присутствовали.
В каком случае может быть потерян элемент в HashMap?
После добавления элемента в HashMap, у объекта, который выступает в качестве ключа, изменяют одно поле, которое участвует в вычислении хеш-кода. В результате, при попытке найти данный элемент по исходному ключу, будет происходить обращение к правильной корзине, а вот equals (ведь equals и hashCode должны работать с одним и тем же набором полей) уже не найдет указанный ключ в списке элементов. Тем не менее, даже если equals реализован таким образом, что изменение данного поля объекта не влияет на результат, то после увеличения размера корзин и пересчета хеш-кодов элементов, указанный элемент, с измененным значением поля, с большой долей вероятности попадет совсем в другую корзину и тогда он уже совсем потеряется.
Related Posts
Шаг 1 Первым делом Вы должны установить себе git на компьютер. Посмотрите для этого небольшое…
В этой статье я попробую простым языком и кратко рассказать, что такое класс в общем…
В этой статье я поговорю частично о технологиях без которых, никуда Вас не возьмут и…
На этот раз я расскажу о состоянии дел связанных с высшим образованием при устройстве на…
Русские Блоги
Подробное объяснение разницы между Hashtable, HashMap и TreeMap
Hashtable
Hashtable наследуется от Dictionary и реализует интерфейсы Map, Cloneable и java.io.Serializable.
Все функции Hashtable синхронизированы, что означает, что он является потокобезопасным. Его ключ и значение не могут быть пустыми.
Недостаток
Из-за накладных расходов на производительность, вызванных синхронизацией, это редко рекомендуется.
HashMap
Недостаток
HashMap в параллельной среде может иметь странные проблемы, такие как бесконечный цикл, занимающий ЦП, и неточный размер. Это типичная ошибка использования, потому что HashMap четко заявляет, что это не потокобезопасная структура данных. Если вы проигнорируете это и просто будете использовать ее в многопоточном сценарии, проблемы неизбежно возникнут.
Как обеспечить многопоточность?
HashMap не поддерживает синхронизацию потоков, то есть несколько потоков могут записывать HashMap одновременно в любое время; это может вызвать несогласованность данных. Если вам нужно синхронизировать (1), вы можете использовать метод synchronizedMap для коллекций; (2) использовать класс ConcurrentHashMap. По сравнению с HashTable, который блокирует весь объект, ConcurrentHashMap реализует технологию сегментации блокировки на основе блокировки
LinkedHashMap
LinkedHashMap обычно обеспечивает соответствие порядка обхода порядку вставки и реализуется за счет поддержки двусвязного списка для записей (пар ключ-значение). Обратите внимание, что с помощью определенного конструктора мы можем создавать экземпляры, которые отражают порядок доступа, так называемые put, get, compute и т. Д., Все они считаются «доступом»
Внутренняя структура HashMap:
HashMap можно рассматривать как составную структуру, состоящую из массива (таблица Node []) и связанного списка. Массив разделен на сегменты, и адресация пары ключ-значение в этом массиве определяется хеш-значением; хеш-значение Те же пары ключ-значение хранятся в связанном списке, как показано на диаграмме выше.
Абзац HashMap
HashMap основан на идее хеширования для реализации чтения и записи данных. Когда мы передаем пару «ключ-значение» методу put (), он вызывает метод hashCode () ключевого объекта для вычисления хэш-кода, а затем находит местоположение корзины для хранения объекта значения. При получении объекта найдите правильную пару «ключ-значение» с помощью метода equals () ключевого объекта, а затем верните объект значения. HashMap использует связанный список для решения проблемы столкновения. Когда происходит столкновение, объект будет сохранен в следующем узле связанного списка. HashMap хранит объекты пары ключ-значение в каждом узле связанного списка. Если хэш-коды двух разных ключевых объектов одинаковы, они будут храниться в связанном списке в одном и том же месте корзины, а пары ключ-значение можно найти с помощью метода equals () ключевого объекта. Если размер связанного списка превышает пороговое значение (TREEIFY_THRESHOLD, 8), связанный список будет преобразован в древовидную структуру.
Почему HashMap должен быть древовидным?
По сути, это проблема безопасности. Потому что в процессе размещения элемента, если объект имеет конфликт хешей и помещается в ту же корзину, будет сформирован связанный список.Мы знаем, что запрос связанного списка является линейным, что серьезно повлияет на производительность доступа.
В реальном мире не очень сложно создать данные о конфликтах хэшей. Вредоносный код может использовать эти данные для взаимодействия с сервером в большом объеме, что приводит к большой загрузке ЦП на стороне сервера. Это представляет собой атаку отказа в обслуживании с конфликтом хешей. Аналогичные атаки имели место в передовых интернет-компаниях.
TreeMap
Для TreeMap его общий порядок определяется отношением порядка ключей, которое определяется Comparator или Comparable (естественный порядок).
характерная черта
TreeMap гарантирует, что отображение упорядочено в порядке возрастания ключевых слов. Для некоторых пакетов шифрования, запрашиваемых интерфейсом, необходимо использовать TreeMap, чтобы гарантировать, что они расположены в порядке a
TreeMap по умолчанию отсортирован по возрастанию, затем
Как добиться сортировки TreeMap по убыванию?
Его можно установить с помощью настраиваемого компаратора:
1. Сначала определите класс компаратора, реализуйте интерфейс Comparator и перепишите метод сравнения. Есть два параметра. Эти два параметра сравниваются путем вызова compareTo. Правила compareTo по умолчанию:
Если строка параметра равна этой строке, будет возвращено значение 0;
Если строка меньше параметра строки, будет возвращено значение меньше 0;
Если строка больше параметра строки, возвращается значение больше 0.
Если при возврате добавлен отрицательный знак, результат сравнения возвращается в противоположной форме.
2. Инициализируйте экземпляр компаратора через класс MyComparator и передайте его в качестве параметра методу построения TreeMap:
[java] view plain copy
MyComparator comparator = new MyComparator();
