在Python中，链表和哈希表都是常见的数据结构，可以用来存储和处理数据。
链表是一种线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表可以用来实现栈、队列以及其他数据结构。Python中可以使用自定义类来实现链表，也可以使用内置的数据结构如list、collections.deque。
哈希表（散列表）是一种根据关键字直接访问内存中存储位置的数据结构，通过哈希函数将关键字映射到内存地址。Python中的哈希表实现主要是通过字典（dict）数据类型实现的。
目录
链表
介绍
链表的创建和遍历
链表的插入和删除
双链表
哈希表
哈希表
哈希表的实现
哈希表的应用
链表
介绍
线性结构
class Node:
def __init__(self,item):
self.item = item
self.next = None
a = Node(1)
b = Node(2)
c = Node(3)
a.next = b
b.next = c
print(a.next.next.item)链表的创建和遍历
头插法 尾差法
class Node:
def __init__(self,item):
self.item = item
self.next = None
def create_linklist_head(li):
head = Node(li[0])
for element in li[1:]:
node = Node(element)
node.next = head
head = node
return head
def create_linklist_tail(li):
head = Node(li[0])
tail = head
for element in li[1:]:
node = Node(element)
tail.next = node
tail = node
return head
def print_lk(lk):
while lk:
print(lk.item,end=',')
lk = lk.next
lk = create_linklist_tail([1,2,3,5,8])
print_lk(lk)链表的插入和删除
双链表
哈希表
哈希表
# python中的字典 集合（key 不能重复）都是使用的这种数据结构来存储的
# 一个通过哈希函数来计算数据存储位置的数据结构
'''
insert(key,value):插入键值对
get(key):如果存在键为key的键值对，则返回其value值，否则返回空值
delete(key):删除键为key的键值对
'''
# 直接寻址表+哈希函数 = 哈希表 浪费空间
# 哈希冲突# 开放寻址法:
'''
线性探查:位置被占用,寻找i+1,......
查找规则:22%7=1,1位置被占用,继续向后查找
二次探查:探查i+1^2,i-1^2,...
二度哈希:有n个哈希函数,当使用第一个哈希函数h1发生冲突时,尝试使用h2,h3??????
'''
# 拉链法 常用
# 哈希表每个位置都连接一个链表,当冲突发生时,冲突的元素将被加到该位置链表的最后
# 常见哈希函数
'''
除法哈希法:h(k) = k%m乘法哈希法 ??????
h(k) = floor(m(A*key%1)) 向下取整
全域哈希.....
'''哈希表的实现
# 哈希表的实现
class LinkList:
class Node:
def __init__(self,item=None):
self.item = item
self.next = None
# 迭代器
class LinkListIterator:
def __init__(self,node):
self.node = node
def __next__(self):
if self.node:
cur_node = self.node
self.node = cur_node.next
return cur_node.item
else:
raise StopIteration
def __iter__(self):
return self
def __init__(self,iterable=None):
self.head = None
self.tail = None
if iterable:
self.extend(iterable)
def append(self,obj):
s = LinkList.Node(obj)
if not self.head:
self.head = s
self.tail = s
else:
self.tail.next = s
self.tail = s
def extend(self,iterable):
for obj in iterable:
self.append(obj)
def find(self,obj):
for n in self:
if n == obj:
return True
else:
return False
# 迭代器
def __iter__(self):
return self.LinkListIterator(self.head)
#转换成字符串
def __repr__(self):
return "<<"+",".join(map(str,self))+">>"
# 类似于集合的结构
class HashTable:
def __init__(self,size = 101):
self.size = size
self.T = [LinkList() for i in range(self.size)]
def h(self,k):
return k % self.size
def insert(self,k):
i = self.h(k)
if self.find(k):
print("Duplicated Insert.")
else:
self.T[i].append(k)
def find(self,k):
i = self.h(k)
return self.T[i].find(k)
ht = HashTable()
ht.insert(0)
ht.insert(1)
ht.insert(3)
ht.insert(102)
ht.insert(508)
# print(",".join(map(str,ht.T)))
print(ht.find(3))哈希表的应用
加密，不能解密
哈希冲突（不同的值使用哈希函数计算出来的哈希值可能相同）
