pythonhash函数 pythonhashlib

如何用Python构造hash表解决DNA k-mer问题

思路pythonhash函数：

1、首先采用命A=0,C=1,G=2,T=3. 就相当于4进制数字pythonhash函数，然后采用karp-Rabin算法转换成唯一十进制数字。由于用此算法的哈希函数为pythonhash函数：hash(value)=value*(4^(k-q-1));

value是该字符对应的值pythonhash函数，k是kmer长度,q是此字符在字符串的位置范围在[0-(q-1)]。然后把一个kmer里面所有字符的hash值求和就行pythonhash函数了。

2、那么很容易看出来，对于连续的下害常愤端莅得缝全俯户一个Kmer，就有推理公式了 hashNew=addValue+(hashOld-deleteValue*(4^(k-1)))*4; hashNew就是往右平移一个字符的kmer hash值，hashOld就是平移之前的值，addValue就是平移后右边多的一个字符，deleteValue就是平移后左边少的一个字符。这样整个hash表建立的时间复杂度约为O（m+k）,m是整个文本长度。

3、由于kmer长度如果过长，其hash值过大，会造成内存不够溢出的现象，所以kmer内部定死为10 。那么问题就来了，如何应对不同的kmer值。分三种情况。

第一种：q10

这种可以将kmer以10为单位，将hash表中对应值取出，然后对结果进行分析，这边分析方法为建立两个数组一个二维数组unionName储存位置关系，一个一维数组unionScore,计数用。 思路就是首先第一轮初始化unionName[Name][Pos]全部赋值Pos 并初始化unionScore，然后再第二轮匹配如果unionName[Name][Pos-cycle]=Pos-1则将其赋值为当前Pos，cycle为当前循环次数。并将当前循环数存入unionScore[NAME]中。最后当unionScore[NAME]值也就是循环数为k-1，即我们需要的交集了。

第二种：q=10

直接求出hash值，取出相应的值即可。

第三种：q10

可以用前缀种子+后缀种子交集产生。

前缀种子：在字符串后面补字符直到长度等于K，这个很容易看出来 最小是全补A，最大是全补T，然后将最小值到最大值之间的hash值即为所求。

后缀种子：后缀种子和前缀种子不同就是在字符串左边补齐字符。所以此时需要进行变换。只要对前置种子产生的值变化下就行了。(preValue-minValue)*(4^(K-q))+hash(p) 。其中preValue就是对应的前置种子的hash值，minValue就是前置种子中最小值也就是全补A的情况，hash（p）就是字符串长度为p时候的hash值。

交集就是先求后缀种子所有的值，再加上 前缀种子中起始位置在[0-(k-1)]中的值。

Python hash函数返回值问题？

hash函数输出大小就是摘要大小.输入单位就是块尺寸

当遇到“大集合”的数据比块尺寸还小的情况，是会把数据补齐到块大小，然后输出摘要。

.比如MD5的摘要为128bit或16byte，块512bit或64byte

输入"a",太小，补齐到64byte，“a_____________________”

输入一个16byte的摘要，通常用HEX编码显示为32byte，自然比a长很多

python之哈希算法

哈希(Hash)算法pythonhash函数：`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pythonhash函数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。

python可哈希什么意思

可哈希 就是可以用python内置函数 hash 得出哈希值。

对任意对象 opythonhash函数，如果 o.__hash__() 返回一个整型值pythonhash函数，那 o 就是可哈希pythonhash函数的。

各种标量、tuple、正确实现了 __hash__ 函数pythonhash函数的类的实例都是可哈希的。

Python如何哈希字符串

Python中字符串是可哈希的pythonhash函数，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）pythonhash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。

关于pythonhash函数和pythonhashlib的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。