Numpy Tensorflow数组哈希表查找

在本文中，我们将介绍使用NumPy和TensorFlow进行哈希表查找的方法，特别地，利用数组来进行哈希表查找。

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什么是哈希表

哈希表是一种数据结构，它可以快速插入或搜索数据。哈希表是由哈希函数和数组组成的。哈希函数将每个键映射到一个索引，这个索引将作为数组中该键的存储位置。当需要使用键时，哈希函数将生成相应的索引并在数组中查找键。哈希表的插入和查找操作的时间复杂度都是O(1)，这是一种非常高效的数据结构。

用NumPy实现哈希表

可以使用NumPy数组来实现哈希表。假设要将字符串存储在哈希表中，则可以将字符串转换为ASCII码，并将ASCII码作为哈希函数的输入。例如，假设有一个字符串“hello”，则ASCII码为[104, 101, 108, 108, 111]。现在，我们可以将这个数组的每个元素相加并对哈希表大小进行取模，得到该键的索引。例如，如果哈希表的大小为10，则“hello”键的索引为(104 + 101 + 108 + 108 + 111) % 10 = 10。我们可以使用NumPy数组来实现哈希表，如下所示：

import numpy as np

class HashTable:
  def __init__(self, size):
    self.size = size
    self.table = np.zeros(size, dtype=np.object)

  def add(self, key, value):
    index = sum([ord(c) for c in key]) % self.size
    self.table[index] = value

  def get(self, key):
    index = sum([ord(c) for c in key]) % self.size
    return self.table[index]

上面的代码中实现了一个HashTable类，有两个方法add和get。add方法用于将键值对插入哈希表中，get方法用于查找键对应的值。在哈希表的构造函数中，使用np.zeros函数创建一个大小为size的空数组。在add方法中，使用sum函数计算一个键的哈希值，并使用该哈希值在数组中存储值。在get方法中，使用相同的方式计算给定键的哈希值，并返回相应的数组元素。

现在我们可以测试上面的代码是否可以正常工作了：

hash_table = HashTable(10)
hash_table.add('hello', 'world')
print(hash_table.get('hello'))

上述代码中创建了一个大小为10的哈希表，将“hello”键和“world”值插入哈希表中，并使用get方法查找对应的值. 运行代码后将输出 “world”。

用TensorFlow实现哈希表

TensorFlow也提供了哈希表实现。TensorFlow的哈希表可以快速处理大型数据。与NumPy不同，TensorFlow的哈希表支持批量操作。

假设我们希望将字符串存储在哈希表中，则可以将字符串转换为ASCII码，并将输出作为哈希函数的输入。然后，可以使用TensorFlow的hash_table_module哈希函数实现哈希表映射。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

keys = tf.constant(['hello', 'world'])
values = tf.constant([1, 2])

hash_table = tf.lookup.HashTable(
  tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(keys, values), default_value=-1)

output = hash_table.lookup(tf.constant(['hello', 'world']))
print(output)

在上面的代码中，首先我们使用tf.constant创建了一个包含两个键的常数数组。这些键将被存储在哈希表中，并且每个键都有一个对应的值。我们使用KeyValueTensorInitializer初始化哈希表，并将其作为输入传递给了tf.lookup.HashTable来创建一个哈希表。默认值为-1。

然后，我们使用哈希表的lookup方法查找给定键的值。在这个示例中，我们查找“hello”和“world”对应的值并将其打印出来。运行上述代码后，将输出 [1 2]。

使用数组实现哈希表查找

使用数组来实现哈希表可以大大提高哈希表的查找速度。下面我们将演示如何使用数组进行哈希表查找。假设我们有一组数据，每个数据都有一些属性（如颜色、大小等），并且我们希望能够通过属性值快速查找相应的数据。我们可以将每个数据的属性值存储在一个数组中，并将该数组用作哈希表中的键。例如，我们可以将所有颜色为“红色”的数据存储在一个数组中，并将该数组的哈希值用作键。

下面是一个使用NumPy数组实现基于数组的哈希表的示例代码：

import numpy as np

class ArrayHashTable:
  def __init__(self, size):
    self.size = size
    self.table = np.zeros(size, dtype=np.object)

  def add(self, key, value):
    index = self._hash(key)
    if self.table[index] is None:
      self.table[index] = []
    self.table[index].append((key, value))

  def get(self, key):
    index = self._hash(key)
    if self.table[index] is None:
      return None
    for k, v in self.table[index]:
      if k == key:
        return v
    return None

  def _hash(self, key):
    return sum([hash(x) for x in key]) % self.size

上述代码中，我们可以看到类ArrayHashTable，它有两个方法add和get，和上一个示例类HashTable非常相似。区别在于，在add方法中，将键值对添加到哈希表时，键不再是单个字符串，而是一个数组。在_get_internal方法中，对于具有相同哈希值的键，我们将它们存储在相同的数组中。

举个例子，假设我们有一个包含5000个数据的数组，每个数据包含三个属性：颜色、大小和重量。现在我们想要根据颜色和大小快速查找相应的数据。我们可以将包含颜色和大小信息的数组作为键，用于哈希表的查找。例如，如果我们想要查找所有颜色为“红色”、大小为“中等”的数据，则可以将此信息存储在一个数组中，使用该数组的哈希值在哈希表中查找对应的值。