Некэшируемые типы данных python

Функция Python hash(): хэширование объекта

Хорошая хэш-функция — это та функция, которая приводит к наименьшему количеству коллизий, а это означает, что никакие два набора информации не должны иметь одинаковые хэш-значения.

Функция Python hash()

Python hash() — это встроенный метод, который возвращает хэш-значение объекта, если оно есть. Хэш-значения — это просто целые числа, которые используются для быстрого сравнения ключей словаря во время поиска в словаре. Проще говоря, хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует конкретное значение. Обратите внимание, что приведенное выше определение является самым простым объяснением.

Укажем, что может означать фиксированный хэш?

1. Одни и те же данные будут иметь одинаковое значение хэш-функции.
2. Даже незначительное изменение исходных данных может привести к совершенно другому значению хэш-функции.
3. Хэш получается из хеш-функции, которая отвечает за преобразование части заданной информации в закодированный хэш.
4. Несколько объектов могут иметь намного больше, чем несколько хэш-значений, поэтому два объекта могут хэшироваться до одного и того же хэш-значения. Это называется коллизией хэшей. Это означает, что если два объекта имеют одинаковый хэш-код, они не обязательно имеют одинаковое значение.
5. Объекты, хешированные с помощью hash(), необратимы, что приводит к потере информации.
6. Метод hash() возвращает хешированные значения только для неизменяемых объектов. Следовательно, его можно использовать в качестве индикатора для проверки изменяемых/неизменяемых объектов.

Внутри метод hash() вызывает метод __hash__() объекта, который установлен по умолчанию для любого объекта. Мы рассмотрим это позже.

Хэш-коды чаще всего используются при сравнении ключей словаря. Хэш-код ключей словаря сравнивается, когда для конкретного ключа выполняется поиск в словаре. Сравнение хэша происходит намного быстрее, чем сравнение всех значений ключа, поскольку набор целых чисел, который хэш-функция отображает каждый ключ словаря, намного меньше, чем сам набор объектов.

Синтаксис

См. приведенный ниже синтаксис метода хэширования.

Источник

Что означает «хэшируемый» в Python?

Я попробовал поиск в Интернете, но не смог найти значение hashable.

Когда они говорят, что объекты hashable или hashable objects , что это значит?

Объект hashable, если он имеет значение хэша, которое никогда не изменяется в течение его жизненного цикла (ему нужен метод __hash__() ), и его можно сравнить с другими объектами (ему нужен метод __eq__() или __cmp__() ). Объекты Hashable, которые сравниваются равными, должны иметь одно и то же значение хэш-функции.

Hashability позволяет использовать объект как ключ словаря и член набора, поскольку эти структуры данных используют внутреннее значение хэша.

Все неиспользуемые встроенные объекты Pythons являются хешируемыми, в то время как нет изменяемых контейнеров (таких как списки или словари). Объекты, являющиеся экземплярами пользовательских классов, по умолчанию хешируются; все они сравниваются неравномерно, а их хеш-значение – их id() .

Все ответы здесь содержат хорошее рабочее объяснение хешируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понимать термин Хейшинг.

Хеширование – это концепция в информатике, которая используется для создания высокопроизводительных структур псевдослучайного доступа, где необходимо хранить и получать большой объем данных.

Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных ячейках памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть требуемого количества смежных памяти.

Таким образом, вы можете вместо этого использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения могут быть сохранены в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.

Теперь хэш-функция может быть такой же простой, как деление числа с размером массива и принятие остатка в качестве индекса.

Все, что не является изменчивым (изменяемое означает, что может измениться) может быть хешировано. Помимо хеш-функции, которую нужно искать, например, в классе. dir(tuple) и ищем метод __hash__ , вот несколько примеров

#x = hash(set([1,2])) #set unhashable x = hash(frozenset([1,2])) #hashable #x = hash(([1,2], [2,3])) #tuple of mutable objects, unhashable x = hash((1,2,3)) #tuple of immutable objects, hashable #x = hash() #x = hash() #list of mutable objects, unhashable #x = hash([1,2,3]) #list of immutable objects, unhashable 

Список неизменяемых типов:

int, float, decimal, complex, bool, string, tuple, range, frozenset, bytes 

Список изменяемых типов:

list, dict, set, bytearray, user-defined classes 

Источник

Использование хэш-таблиц в Python и С++

то формируется хэш-таблица с ключами ‘one’, ‘two’, ‘five’ и соответствующими значениями 1, 2, 5. Если нам нужно добавить в эту хэш-таблицу еще какой-либо ключ, то это можно сделать так:

Как видите, все предельно просто и при этом мы имеем возможность представлять данные в формате «ключ-значение» на уровне хэш-таблицы. Кстати, именно поэтому в качестве ключей словаря должны использоваться только хэшируемые объекты. В Python к ним относятся все неизменяемые типы данных, такие как строки, числа, булевы значения, кортежи и т.п. А вот если попытаться указать нехэшируемые (изменяемые) объекты, скажем, список:

то в процессе выполнения этой команды будет сгенерирована ошибка: TypeError: unhashable type: ‘list’ Что означает, что список (list) относится к нехэшируемым данным и не может использоваться в качестве ключа хэш-таблицы. По аналогии со словарями в Python работает и множество:

Синтаксис очень похож, только здесь как бы фигурируют только ключи (значения множества), а значений у ключей никаких нет. Все эти ключи также сохраняются в хэш-таблице, образуя значения множества. Отсюда сразу автоматически следует, что значениями множества могут выступать только хэшируемые объекты, например:

s = {'one', (1, 2, 3), True, 10, 5.8, [1, 2, 3]}

Хэш-таблицы в С++

В языке С++ для использования хэш-таблиц можно воспользоваться классом unordered_map стандартной библиотеки шаблонов STL. Для этого вначале подключается заголовок:

int main() { setlocale(LC_ALL, "ru"); using namespace std; unordered_mapstring, int> ar; return 0; }

Класс unordered_map в целом имеет тот же функционал (тот же набор методов), что и класс map, о котором мы уже с вами говорили. Только map реализован на основе красно-черного бинарного дерева, а unordered_map – на основе хэш-таблиц. Поэтому в программе выбирается тот класс, который предпочтительнее использовать для хранения и обработки данных. Так как функционал этих классов схожий, то я кратко продемонстрирую работу с unordered_map. При создании объекта, мы в угловых скобках указываем тип ключа и тип значения. В примере ключ имеет тип string (строка), а значение тип int (целое число). Сам объект ar представляет собой пустую хэш-таблицу. Чтобы внести в нее какие-либо данные, можно воспользоваться или методом insert():

ar.insert(pairstring, int>("one", 1)); ar.insert(make_pair("three", 3));

В результате увидим на экране строчки: one 1
three 3
four 4 Также добавлять новые данные можно с помощью оператора квадратные скобки:

auto val = ar["one"]; cout  val  endl;

Данный метод возвращает булево значение false, если удаление ключа по каким-либо причинам не было выполнено и true в противном случае. Для поиска элемента по ключу используется метод find():

Данный метод возвращает итератор на пару ключ-значение, если указанный ключ был найден, либо значение ar.end(), если ключ не найден.

Класс unordered_set

Наряду с классом unordered_map в библиотеке STL языка С++ есть еще один подобный класс unordered_set, который реализует множество на основе хэш-таблиц. Функционал этого класса подобен функционалу класса set, о котором мы с вами уже говорили. Чтобы использовать unordered_set в своей программе, нужно вначале подключить заголовок:

int main() { setlocale(LC_ALL, "ru"); using namespace std; unordered_setint> s = { 1, 2, 3 }; for (auto& item : s) { cout   <" "  ; } return 0; }

Мы здесь сразу инициализируем множество значениями 1, 2, 3. В результате создается хэш-таблица с такими ключами и далее, с помощью цикла for, мы перебираем эту хэш-таблицу и выводим значения ключей в консоль. Я не буду подробно останавливаться на работе с классом unordered_set, так как он содержит подобный набор методов, что и класс set. Основные из них приведены в таблице ниже.

Метод	Описание	Сложность
begin(), cbegin()	Возвращает итератор на первый элемент списка	O(1)
end(), cend()	Возвращает итератор на последний элемент списка	O(1)
size()	Возвращает число элементов в списке	O(1)
insert()	Вставка нового элемента в произвольную позицию	O(1)
erase()	Удаление произвольного элемента списка	O(1)
find()	Поиск элемента по значению	O(1)
clear()	Очистка двусвязного списка	—
empty()	Возвращает true, если множество пустое и false в противном случае	O(1)

Например, мы можем выполнить следующие операции:

cout  s.size()  endl; s.insert(4); s.erase(2); auto it = s.findint>(1); if (it != s.end()) { cout  *it  endl; }

Главное здесь знать, что unordered_set использует хэш-таблицу для хранения и обработки значений, а класс set – бинарное красно-черное дерево. Во всем остальном эти два класса очень похожи.

Источник