哈希表是编程中高效的数据结构，广泛应用于缓存、数据库和算法优化。Python 中通过 dict 类型实现哈希表，但其底层原理值得深入理解。

🧠 哈希表核心概念

  1. 哈希函数
    将键（Key）转换为唯一的索引值，例如： 

    hash("apple")  # 返回对应内存地址的整数

    ⚠️ 哈希冲突时需通过链地址法或开放寻址法解决

    哈希表_结构

  2. 时间复杂度

    • 查找/插入/删除：平均 O(1)，最坏 O(n)
    • 碰撞处理影响性能，需合理设计哈希函数

  3. 应用场景

    • 快速数据检索（如字典查询）
    • 实现缓存机制（如 LRU Cache）
    • 唯一性校验（如去重）
    Python_字典

🛠️ Python 中的哈希表实现

Python 的 dict 是动态哈希表，支持以下操作： 

# 创建哈希表  
my_dict = {"name": "Alice", "age": 30}  

# 插入键值对  
my_dict["city"] = "Beijing"  

# 查找值  
print(my_dict["name"])  

# 删除键  
del my_dict["age"]

🔍 更多细节可参考：/community/r_tutorial/basics/python_dict

⚠️ 注意事项

  • 字符串、元组等可哈希类型可用作键
  • 列表不可作为键（会报错 TypeError）
  • 哈希表扩容时会重新计算所有键的哈希值

📚 扩展阅读

想了解哈希表在算法中的应用？可阅读：/community/r_tutorial/advanced/python_algorithm_hashing
或探索更底层实现：/community/r_tutorial/advanced/python_data_structure_internals

哈希冲突_解决