. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 第 6 章 哈希表 108 6.1 哈希表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.2 哈希冲突 16.2 一起参与创作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 16.3 术语表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353 1 第 0 章 前言 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。

建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 第 6 章 哈希表 108 6.1 哈希表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.2 哈希冲突 16.2 一起参与创作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 16.3 术语表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 1 第 0 章 前言

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 第 6 章 哈希表 103 6.1 哈希表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 6.2 哈希冲突 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 顺序排列的。假设我们需要 查找一个拼音首字母为 ? 的字，通常会按照图 1‑1 所示的方式实现。 1. 翻开字典约一半的页数，查看该页的首字母是什么，假设首字母为 ? 。 2. 由于在拼音字母表中 ? 位于 ? 之后，所以排除字典前半部分，查找范围缩小到后半部分。 3. 不断重复步骤 1. 和 步骤 2. ，直至找到拼音首字母为 ? 的页码为止。 图 1‑1 查字典步骤 第 1 章 初识算法

建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 第 6 章 哈希表 108 6.1 哈希表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.2 哈希冲突 16.2 一起参与创作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 16.3 术语表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 1 第 0 章 前言

建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結構的核心概念，並能 夠透過程式設計來實現它們。在此基礎上，本書致力於揭示演算法在複雜世界中的生動體現，展現演算法之 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 第 6 章 雜湊表 108 6.1 雜湊表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.2 雜湊衝突 16.2 一起參與創作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 16.3 術語表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 1 第 0 章 前言

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 6. 散列表 87 6.1. 哈希表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 6.2. 哈希冲突 . . 字典是按照拼音的英文字母顺序排列的。假设我 们需要查找一个拼音首字母为 ? 的字，通常会这样操作： 1. 翻开字典约一半的页数，查看该页首字母是什么，假设首字母为 ? 。 2. 由于在英文字母表中 ? 位于 ? 之后，所以排除字典前半部分，查找范围缩小到后半部分。 3. 不断重复步骤 1‑2 ，直至找到拼音首字母为 ? 的页码为止。 1. 初识算法 hello‑algo.com 8 Figure space_complexity.py === def linear(n: int): """ 线性阶""" # 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 nums = [0] * n # 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 mapp = dict[int, str]() for i in range(n): mapp[i] = str(i) 以下递归函数会同时存在 ? 个未返回的 algorithm()

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 6. 散列表 76 6.1. 哈希表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 6.2. 哈希冲突 . 系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 需要在字典中查询任意一个拼音首字母为 ? 的字，一般我们会这样做： 1. 打开字典大致一半页数的位置，查看此页的首字母是什么（假设为 ? ）； 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面，因此应排除字典前半部分，查找范围仅剩后半部分； 3. 循环执行步骤 1‑2 ，直到找到拼音首字母为 space_complexity.py === def linear(n): """ 线性阶 """ # 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 nums = [0] * n # 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 mapp = {} for i in range(n): mapp[i] = str(i) 以下递归函数会同时存在 ? 个未返回的 algorithm() 函数，使用 ?(

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 6. 散列表 76 6.1. 哈希表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 6.2. 哈希冲突 . 系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 需要在字典中查询任意一个拼音首字母为 ? 的字，一般我们会这样做： 1. 打开字典大致一半页数的位置，查看此页的首字母是什么（假设为 ? ）； 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面，因此应排除字典前半部分，查找范围仅剩后半部分； 3. 循环执行步骤 1‑2 ，直到找到拼音首字母为 linear(n: int) -> None: """ 线性阶 """ # 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 nums: list[int] = [0] * n # 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 mapp = dict[int, str]() for i in range(n): mapp[i] = str(i) 以下递归函数会同时存在 ? 个未返回的 algorithm()

. . . . . . . . . 17 4 Upload Files 19 5 创建菜单 21 6 布局和创建详情页 23 7 带参数的页面 29 8 使用数据表格 31 8.1 为表准备数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 8 目服务于那些只需要一个简单的界面而不需要过多自定义样式和应付大流量访问的情况。 本项目基于 Flask 和 Ant Design Pro 特性： • 轻松制作表单和详情页 • 折线图和条状图 • 多级菜单 • 带有分页的数据表 • 适配小屏幕和移动设备 • 不需要使用 HTML, CSS 或者 JS 目录 1 Python AdminUI 2 目录 CHAPTER 1 安装和快速入门 使用 pip 安装包: DataTable("Example Table", columns=table_columns, data=TableResult(table_data))]) ] 使用 DataTable 类来构造一个用来展示数据的表： 31 Python AdminUI class adminui.DataTable(title=”, columns=[], data=[], row_actions=[], table_actions=[]

out of range 当然，倒数第 4 个就越界了。 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 55/531 list 是一个可变的有序表，所以，可以往 list 中追加元素到末尾： >>> classmates.append('Adam') >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam'] names 中找到对应的位置， 再从 scores 取出对应的成绩，list 越长，耗时越长。 如果用 dict 实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查 找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用 Python 写一个 dict 如下： >>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 中查 找元素的方法，list 越大，查找越慢。 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 68/531 第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码， 然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常 快，不会随着字典大小的增加而变慢。 dict 就是第二种实现方式，给定一个名字，比如'Michael'，dict