資料結構之查詢

1、搜尋

最簡單的使用 in 運算子

>>> 
15in [3,5,2,4,1]
false

2、順序查詢：複雜度是 o（n）

試想，當查詢的專案不存在列表中時，無序查詢的話最好、最差、平均情況都是n次，但有序查詢就不一樣了，最好的情況是1次，最差n次，平均n/2次對吧。

3、二分查詢：複雜度是 o( log^n )

def
binarysearch
(alist, item):
if len(alist) == 0:
return
false
else:
midpoint = len(alist)//2
if alist[midpoint]==item:
return
true
else:
if itemreturn binarysearch(alist[:midpoint],item)
else:
return binarysearch(alist[midpoint+1:],item)
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binarysearch(testlist, 3))

這裡呼叫了遞迴。有乙個疑問，當查詢的結果不存在時，則必然最後一步查詢是乙個元素的列表，那麼midpoint = 0，alist[:0]，貌似這個定義是錯誤的。怎麼解？

4.雜湊查詢

4.1 雜湊查詢的本質是先將資料對映成它的雜湊值。雜湊查詢的核心是構造乙個雜湊函式，它將原來直觀、整潔的資料對映為看上去似乎是隨機的一些整數。

1）餘數法、分組求和/tablesize、平方取中/tablesize。雜湊表的初始大小是任意的，但是重要的是，大小是質數，使得衝突解決演算法可以盡可能高效。

雜湊表的大小取決於一組質數，原因是在hash函式中，你要用這些質數來做模運算(%).而分析發現，如果不是用質數來做模運算的話，很多生活中的資料分布，會集中在某些點上。所以這裡最後採用了質數做模的除數。因為用質數做了模的除數,自然儲存空間的大小也用質數了。因為模完之後,資料是在[0-所選質數)之間。

2）對於字串，可以根據其ascii碼累加，並以其位置值作為權重因子，除以tablesize來作為雜湊值。

4.2 解決衝突

1）線性探測的開放定址技術：從原始雜湊值位置開始，然後以順序方式移動槽，直到遇到第乙個空槽，為避免聚集，可以將探頭加3。

2）線性探測思想的乙個變種稱為二次探測。代替使用常量「跳過」值，將雜湊值遞增 1，3，5，7，9，依此類推。這意味著如果第一雜湊值是 h，直到找到空槽，則連續值是h + 1，h + 4，h + 9，h + 16，等等。

class
hashtable
():def
__init__
(self):
self.size = 11
self.slots = [none] * self.size  #儲存key值 [none, none, none, none, none, none, none, none, none, none, none]
self.data = [none] * self.size  #儲存對應value值
defhashfunction
(self, key):
return key % self.size         #餘數法
defrehash
(self, oldhash):
return (oldhash + 1) % self.size
defput(self,key,val):
hashvalue = self.hashfunction(key) #根據雜湊函式求出的雜湊值
if self.slots[hashvalue] ==none:
self.slots[hashvalue] = key
self.data[hashvalue] = val
else:
if self.slots[hashvalue] == key:
self.data[hashvalue] = val  # replace
else:
nextslot = self.rehash(hashvalue)
while self.slots [nextslot] != none
and self.slots[nextslot] !=key:      #解決衝突線性定址的三種情況，not none,not key
nextslot = self.rehash(nextslot)
if self.slots[nextslot] == none:       #尋找到的槽為空
self.slots[nextslot] = key
self.data[nextslot] = val
else:                                #尋找到的槽key值相等
self.data[nextslot] = val  # replace
defget
(self, key):
startslot = self.hashfunction(key)
val = none
stop = false
found = false
position = startslot
while self.slots[position] != none
andnot found and
not stop:
if self.slots[position] == key:
found = true
val = self.data[position]
else:
position = self.rehash(position)
if position == startslot:
stop = true
return val
def__getitem__
(self, key):
return self.get(key)
def__setitem__
(self, key, val):
self.put(key, val)
h = hashtable()
h[54] = 'cat'
print(h.slots)

關於getitem和setitem的用法：

python四個魔法方法len,getitem,setitem,delitem

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