算法学习笔记——底层数据结构：哈希表、列表、集合

散列表/哈希表Hash Table

数组中保存着许多数据['apple','banana',...'milk',...'lemon']如果希望找到'milk'的位置（下标index），有以下几种查找方式

• 简单查找：O(n)，对于字符串，相当于数据都是无序的，需要一个一个对比，看当前的数据是否是目标数据
• 二分查找：O(log2n)，数据有序排列，每次将数据分为两半，提高查找效率
• 散列表：O(1)，对于要查找的数据，用散列函数直接映射为一个独一无二的数字，这个数字就是目标数据的存储位置（下标index），这样可以直接取出数据
  散列函数必须满足：①有相同输入，一定有相同输出②不同的输入映射到独一无二的数字上
  平均情况下，散列表的查找（获取特定元素的值）和数组一样快，查找性能优于链表；而插入和删除与链表的速度一样快，性能优于数组；因此，散列表兼具数组和链表的优点

Pyhton中散列表的实现

大多语言都提供了散列表实现，Python的散列表实现就是字典dict
对于散列表，检查一个元素是否存在、访问一个元素，速度非常快

算法不能脱离数据结构，各种算法本质上都是将基本的数据结构进行组合，把握好链表、二叉树等基本的数据结构的特性，进而构建上层算法

Python中的内置数据结构

列表list

理解为数组
访问复杂度O(1)，在尾部append复杂度O(1)
判断元素x in list需要逐项对比，复杂度O(n)
缺点：在中间部分插入和删除的复杂度O(n)

字典dict

理解为Python中的哈希表HashMap实现
访问、删除复杂度O(1)
判断元素x in dict复杂度O(1)
缺点：元素无序

注意，从Python 3.6开始，普通字典dict也保证插入顺序不变
dict可直接实现有序字典OrderedDict的功能；
若只关注key而忽略value，dict可直接实现有序集的功能

集合set

理解为Python中的哈希集合HashSet实现，底层实现基于哈希表dict
访问、删除复杂度O(1)
判断元素x in dict复杂度O(1)
缺点：元素无序

参考：【python】list，dict，set的时间复杂度

最后

以上就是受伤含羞草为你收集整理的算法学习笔记——底层数据结构：哈希表、列表、集合的全部内容，希望文章能够帮你解决算法学习笔记——底层数据结构：哈希表、列表、集合所遇到的程序开发问题。

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