下面我详细讲解“python哈希表实现简单python字典代码实例”的完整攻略。
一、什么是哈希表
哈希表是一种数据结构，其中的每个元素都与一个唯一的键关联。哈希表提供了常数时间的平均插入、删除和查找操作。在哈希表中，键通过一个哈希函数转换成一个整数索引，这个整数索引指向数组中的元素。
二、哈希表的实现
在Python中，我们可以使用字典来表示哈希表。其中，字典的键必须是可哈希的。
在下面的代码示例中，我们演示了如何使用字典来实现哈希表。我们创建了一个哈希函数，它将一个字符串转换成一个整数索引。我们使用这个哈希函数来将字符串映射到索引上，并将键值对存储在哈希表中。
# 哈希函数
def hash_function(key):
return sum([ord(c) for c in key]) % 100
# 创建哈希表
hash_table = {}
# 添加键值对
hash_table["apple"] = 1
hash_table["banana"] = 2
hash_table["orange"] = 3
# 查找键值对
print(hash_table.get("apple"))
print(hash_table.get("grape", "default"))
运行以上代码，输出结果为：
1
default
在这个示例中，我们使用了一个简单的哈希函数。这个哈希函数计算字符串中所有字符的ASCII码之和，并将结果除以100取模，得到一个0~99的整数。这个整数就是这个字符串应该映射到的索引。
我们使用get()方法来查找键值对。如果键存在，get()方法将返回对应的值；如果键不存在，get()方法将返回一个指定的默认值（在这个示例中，默认值为”default”）。
三、哈希表的应用
哈希表在计算机科学中有广泛的应用。以下是几个常见的应用：
1. 字典
在Python中，字典就是用哈希表来实现的。字典提供了快速的键值对查找功能。
2. 缓存
缓存是一个常见的问题，可以使用哈希表来实现。我们将要缓存的内容作为键，将内容的计算结果作为值，存储在哈希表中。当我们需要查找缓存时，先检查哈希表中是否存在对应的键值对，如果存在直接返回结果，否则计算结果并存储在哈希表中。
3. 数据库索引
关系型数据库通常使用B-tree作为索引结构，但哈希表也可以用来实现索引。在哈希表中，键对应的值就是需要查找的记录在文件中的位置。
以上就是“python哈希表实现简单python字典代码实例”的完整攻略，希望对你有所帮助。