python里散列函数 python 散列

在Python中，为什么字典的键值不可以更改

要回答这个问题python里散列函数，首先明白一个概念：

哈希（Hash）

Hashpython里散列函数，一般翻译做"散列"，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入(又叫做预映射， pre-image)，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

所有散列函数都有如下一个基本特性:如果两个散列值是不相同的(根据同一函数)，那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。这个特性是散列函数具有确定性的结果。但另一方面，散列函数的输入和输出不是一一对应的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但并不能绝对肯定二者一定相等。输入一些数据计算出散列值，然后部分改变输入值，一个具有强混淆特性的散列函数会产生一个完全不同的散列值。

回到字典key问题，python的dict的key必须是唯一的，所以，其必须是一个可哈希的值，才能保证得到唯一的内存地址。在python里，字符串，数字，元组都是不可变对象，也是可哈希的值。

Python如何哈希字符串

Python中字符串是可哈希的，即可以作为字典的键或者HashTable的键使用。

您可以这样子使用Python内置函数hash（散列函数）：

您也可以将字符串转为一个集合：

总之，Python里面有很多内置的hash功能性数据结构和函数。

Python数据结构-哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table） ：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。

哈希函数（Hash Function） ：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。

哈希冲突（Hash Collision） ：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址。

哈希表的两个核心问题是： 「哈希函数的构建」 和 「哈希冲突的解决方法」 。

常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等。

常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法。

给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同时又满足 abs(i - j) = k 。

如果存在则返回 true，不存在返回 false。

给定两个数组 nums1 和 nums2 ，返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。

给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。

请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。

数字 1-9 在每一行只能出现一次。

数字 1-9 在每一列只能出现一次。

数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）

力扣217

力扣389

力扣496

内容参考：

python之哈希算法

哈希(Hash)算法：`hash（object）`

哈希算法将一个不定长的输入，通过散列函数变换成一个定长的输出，即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。

它不同于加密。哈希（hash）是将目标文本转换成具有相同长度的，不可逆的杂凑字符串，而加密则是将文本转换为具有相同长度的，可逆的密文。

哈希（hash）算法是不可逆的，只能由输入产生输出，不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出，也可以反过来从输出推出输入。

对于hash算法，不同的数据应该生成不同的哈希值。如果两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样。就称为哈希碰撞（collision）。哈希碰撞无法被完全避免。只能降低发生概率。

好的hash函数会导致最少的hash碰撞。

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可哈希性（hashable）：

可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串srt，元组tuple，对象集objects等）。这种数据被称为可哈希性。

不可哈希性：

不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典dict，列表list和集合set等）。

如果对可变的对象进行哈希处理，则每次对象更新时，都需要更新哈希表。这样我们则需要将对象移至不同的数据集，这种操作会使花费过大。

因此设定不能对可变的对象进行hash处理。

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Python3.x添加了hash算法的随机性，以提高安全性，因此对于每个新的python调用，同样的数据源生成的结果都将不同。

哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256与SHA512等）。常用的有SH256与SHA512。MD5与SHA1不再常用。

- MDH5 (不常用)

- SHA1 (不常用)

- SHA256 (常用)

- SHA512 (常用)

一种局部敏感的hash算法，它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。

可以被用来比较文本的相似度。

安装simhash：

Pip3 install simhash

感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于检测图像和视频的差异。

安装Imagehash:

pip3 install Imagehash

比较下面两张图片的Imagehash值

可以看到两张图片的hash值非常相似。相似的图片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特点。

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