python哈希函数代码 python哈希值生成
能具体说一下吗？
变量是保存存储值的内存位置。也就是说，当创建一个变量时，可以在内存中保留一些空间。
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基于变量的数据类型，解释器分配内存并决定可以存储在保留的存储器中的内容。 因此，通过为变量分配不同的数据类型，可以在这些变量中存储的数据类型为整数，小数或字符等等。
将值分配给变量
在Python中，变量不需要明确的声明类型来保留内存空间。当向变量分配值时，Python会自动发出声明。 等号(=)用于为变量赋值。
=运算符左侧的操作数是变量的名称，而=运算符右侧的操作数是将在存储在变量中的值。 例如 -
#!/usr/bin/python3counter = 100 # 一个整型数miles = 999.99 # 一个浮点数name = "Maxsu" # 一个字符串site_url = "" # 一个字符串print (counter)print (miles)print (name)print (site_url)Python
这里，100,999.99和“Maxsu”分别是分配给counter，miles和name变量的值。执行上面代码将产生以下结果 -
100
999.99
Maxsu
多重赋值
Python允许同时为多个变量分配单个值。
例如 -
a = b = c = 1Python
这里，创建一个整数对象，其值为1，并且所有三个变量都分配给相同的内存位置。还可以将多个对象分配给多个变量。 例如 -
a, b, c = 10, 20, "maxsu"Python
这里，将两个值为10和20的整数对象分别分配给变量a和b，并将一个值为“maxsu”的字符串对象分配给变量c。
标准数据类型
存储在内存中的数据可以是多种类型。 例如，一个人的年龄可存储为一个数字值，他的地址被存储为字母数字字符串。 Python具有各种标准数据类型，用于定义可能的操作以及每个标准数据类型的存储方法。
Python有五种标准数据类型 -
1.数字
2.字符串
3.列表
4.元组
5.字典
1.Python数字
数字数据类型存储数字值。当为其分配值时，将创建数字对象。 例如 -
var1 = 10var2 = 20Python
可以使用del语句删除对数字对象的引用。 del语句的语法是 -
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]Python
可以使用del语句删除单个对象或多个对象。
例如 -
del vardel var_a, var_bPython
Python支持三种不同的数值类型 -
int(有符号整数)
float(浮点实值)
complex(复数)
Python3中的所有整数都表示为长整数。 因此，长整数没有单独的数字类型。
例子
以下是一些数字示例 -
int
float
complex
10 0.0 3.14j
100 15.20 45.j
-786 -21.9 9.322e-36j
080 32.3+e18 .876j
-0490 -90. -.6545+0J
-0x260 -32.54e100 3e+26J
0x69 70.2-E12 4.53e-7j
复数是由x + yj表示的有序对的实数浮点数组成，其中x和y是实数，j是虚数单位。
2.Python字符串
Python中的字符串被标识为在引号中表示的连续字符集。Python允许双引号或双引号。 可以使用片段运算符([]和[:])来获取字符串的子集(子字符串)，其索引从字符串开始处的索引0开始，并且以-1表示字符串中的最后一个字符。
加号(+)是字符串连接运算符，星号(*)是重复运算符。例如 -
#!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file: variable_types_str1.pystr = 'yiibai.com'print ('str = ', str) # Prints complete stringprint ('str[0] = ',str[0]) # Prints first character of the stringprint ('str[2:5] = ',str[2:5]) # Prints characters starting from 3rd to 5thprint ('str[2:] = ',str[2:]) # Prints string starting from 3rd characterprint ('str[-1] = ',str[-1]) # 最后一个字符，结果为：'!'print ('str * 2 = ',str * 2) # Prints string two timesprint ('str + "TEST" = ',str + "TEST") # Prints concatenated stringPython
将上面代码保存到 variable_types_str1.py 文件中，执行将产生以下结果 -
F:\worksp\pythonpython variable_types_str1.py
str = yiibai.com
str[0] = y
str[2:5] = iba
str[2:] = ibai.com
str[-1] = m
str * 2 = yiibai.comyiibai.com
str + "TEST" = yiibai.comTEST
F:\worksp\pythonShell
2.Python列表
列表是Python复合数据类型中最多功能的。 一个列表包含用逗号分隔并括在方括号([])中的项目。在某种程度上，列表类似于C语言中的数组。它们之间的区别之一是Python列表的所有项可以是不同的数据类型，而C语言中的数组只能是同种类型。
存储在列表中的值可以使用切片运算符([]和[])来访问，索引从列表开头的0开始，并且以-1表示列表中的最后一个项目。 加号(+)是列表连接运算符，星号(*)是重复运算符。例如 -
#!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file: variable_types_str1.pylist = [ 'yes', 'no', 786 , 2.23, 'minsu', 70.2 ]tinylist = [100, 'maxsu']print ('list = ', list) # Prints complete listprint ('list[0] = ',list[0]) # Prints first element of the listprint ('list[1:3] = ',list[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd print ('list[2:] = ',list[2:]) # Prints elements starting from 3rd elementprint ('list[-3:-1] = ',list[-3:-1]) print ('tinylist * 2 = ',tinylist * 2) # Prints list two timesprint ('list + tinylist = ', list + tinylist) # Prints concatenated listsPython
将上面代码保存到 variable_types_str1.py 文件中，执行将产生以下结果 -
F:\worksp\pythonpython variable_types_list.py
list = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2]
list[0] = yes
list[1:3] = ['no', 786]
list[2:] = [786, 2.23, 'minsu', 70.2]
list[-3:-1] = [2.23, 'minsu']
tinylist * 2 = [100, 'maxsu', 100, 'maxsu']
list + tinylist = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2, 100, 'maxsu']
F:\worksp\pythonShell
3.Python元组
元组是与列表非常类似的另一个序列数据类型。元组是由多个值以逗号分隔。然而，与列表不同，元组被括在小括号内(())。
列表和元组之间的主要区别是 - 列表括在括号([])中，列表中的元素和大小可以更改，而元组括在括号(())中，无法更新。元组可以被认为是只读列表。 例如 -
#!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file : variable_types_tuple.pytuple = ( 'maxsu', 786 , 2.23, 'yiibai', 70.2 )tinytuple = (999.0, 'maxsu')# tuple[1] = 'new item value' 不能这样赋值print ('tuple = ', tuple) # Prints complete tupleprint ('tuple[0] = ', tuple[0]) # Prints first element of the tupleprint ('tuple[1:3] = ', tuple[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd print ('tuple[-3:-1] = ', tuple[-3:-1]) # 输出结果是什么？print ('tuple[2:] = ', tuple[2:]) # Prints elements starting from 3rd elementprint ('tinytuple * 2 = ',tinytuple * 2) # Prints tuple two timesprint ('tuple + tinytuple = ', tuple + tinytuple) # Prints concatenated tuplePython
将上面代码保存到 variable_types_tuple.py 文件中，执行将产生以下结果 -
F:\worksp\pythonpython variable_types_tuple.py
tuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yiibai', 70.2)
tuple[0] = maxsu
tuple[1:3] = (786, 2.23)
tuple[-3:-1] = (2.23, 'yiibai')
tuple[2:] = (2.23, 'yiibai', 70.2)
tinytuple * 2 = (999.0, 'maxsu', 999.0, 'maxsu')
tuple + tinytuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yiibai', 70.2, 999.0, 'maxsu')
F:\worksp\pythonShell
以下代码对于元组无效，因为尝试更新元组，但是元组是不允许更新的。类似的情况可能与列表 -
#!/usr/bin/python3tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]tuple[2] = 1000 # 无法更新值，程序出错list[2] = 1000 # 有效的更新，合法Python
Python字典
Python的字典是一种哈希表类型。它们像Perl中发现的关联数组或散列一样工作，由键值对组成。字典键几乎可以是任何Python数据类型，但通常为了方便使用数字或字符串。另一方面，值可以是任意任意的Python对象。
字典由大括号({})括起来，可以使用方括号([])分配和访问值。例如 -
#!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file : variable_types_dict.pydict = {}dict['one'] = "This is one"dict[2] = "This is my"tinydict = {'name': 'maxsu', 'code' : 1024, 'dept':'IT Dev'}print ("dict['one'] = ", dict['one']) # Prints value for 'one' keyprint ('dict[2] = ', dict[2]) # Prints value for 2 keyprint ('tinydict = ', tinydict) # Prints complete dictionaryprint ('tinydict.keys() = ', tinydict.keys()) # Prints all the keysprint ('tinydict.values() = ', tinydict.values()) # Prints all the valuesPython
将上面代码保存到 variable_types_dict.py 文件中，执行将产生以下结果 -
F:\worksp\pythonpython variable_types_dict.py
dict['one'] = This is one
dict[2] = This is my
tinydict = {'name': 'maxsu', 'code': 1024, 'dept': 'IT Dev'}
tinydict.keys() = dict_keys(['name', 'code', 'dept'])
tinydict.values() = dict_values(['maxsu', 1024, 'IT Dev'])Shell
字典中的元素没有顺序的概念。但是说这些元素是“乱序”是不正确的; 它们是无序的。
数据类型转换
有时，可能需要在内置类型之间执行转换。要在类型之间进行转换，只需使用类型名称作为函数即可。
有以下几种内置函数用于执行从一种数据类型到另一种数据类型的转换。这些函数返回一个表示转换值的新对象。它们分别如下所示 -
编号
函数
描述
1 int(x [,base]) 将x转换为整数。如果x是字符串，则要base指定基数。
2 float(x) 将x转换为浮点数。
3 complex(real [,imag]) 创建一个复数。
4 str(x) 将对象x转换为字符串表示形式。
5 repr(x) 将对象x转换为表达式字符串。
6 eval(str) 评估求值一个字符串并返回一个对象。
7 tuple(s) 将s转换为元组。
8 list(s) 将s转换为列表。
9 set(s) 将s转换为集合。
10 dict(d) 创建一个字典，d必须是(key，value)元组的序列
11 frozenset(s) 将s转换为冻结集
12 chr(x) 将整数x转换为字符
13 unichr(x) 将整数x转换为Unicode字符。
14 ord(x) 将单个字符x转换为其整数值。
15 hex(x) 将整数x转换为十六进制字符串。
16 oct(x) 将整数x转换为八进制字符串。
python之哈希算法
哈希(Hash)算法：`hash（object）`
哈希算法将一个不定长的输入，通过散列函数变换成一个定长的输出，即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。
它不同于加密。哈希（hash）是将目标文本转换成具有相同长度的，不可逆的杂凑字符串，而加密则是将文本转换为具有相同长度的，可逆的密文。
哈希（hash）算法是不可逆的，只能由输入产生输出，不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出，也可以反过来从输出推出输入。
对于hash算法，不同的数据应该生成不同的哈希值。如果两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样。就称为哈希碰撞（collision）。哈希碰撞无法被完全避免。只能降低发生概率。
好的hash函数会导致最少的hash碰撞。
*
可哈希性（hashable）：
可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串srt，元组tuple，对象集objects等）。这种数据被称为可哈希性。
不可哈希性：
不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典dict，列表list和集合set等）。
如果对可变的对象进行哈希处理，则每次对象更新时，都需要更新哈希表。这样我们则需要将对象移至不同的数据集，这种操作会使花费过大。
因此设定不能对可变的对象进行hash处理。
**
**
Python3.x添加了hash算法的随机性，以提高安全性，因此对于每个新的python调用，同样的数据源生成的结果都将不同。
哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256与SHA512等）。常用的有SH256与SHA512。MD5与SHA1不再常用。
- MDH5 (不常用)
- SHA1 (不常用)
- SHA256 (常用)
- SHA512 (常用)
一种局部敏感的hash算法，它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。
可以被用来比较文本的相似度。
安装simhash：
Pip3 install simhash
感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于检测图像和视频的差异。
安装Imagehash:
pip3 install Imagehash
比较下面两张图片的Imagehash值
可以看到两张图片的hash值非常相似。相似的图片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特点。
Python如何哈希字符串
Python中字符串是可哈希的，即可以作为字典的键或者HashTable的键使用。
您可以这样子使用Python内置函数hash（散列函数）：
您也可以将字符串转为一个集合：
总之，Python里面有很多内置的hash功能性数据结构和函数。
Python数据结构-哈希表（Hash Table）
哈希表（Hash Table） ：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。
哈希函数（Hash Function） ：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。
哈希冲突（Hash Collision） ：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址。
哈希表的两个核心问题是： 「哈希函数的构建」 和 「哈希冲突的解决方法」 。
常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等。
常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法。
给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同时又满足 abs(i - j) = k 。
如果存在则返回 true，不存在返回 false。
给定两个数组 nums1 和 nums2 ，返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。
给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。
请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。
数字 1-9 在每一行只能出现一次。
数字 1-9 在每一列只能出现一次。
数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）
力扣217
力扣389
力扣496
内容参考：
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