具有自定义哈希行为的 python 对象集

我想使用一个集合来管理“myItem”实例的集合。 myItem 类有自己的哈希函数。 这些项目的哈希值基于每个项目中的部分数据，但不是全部数据，为简单起见，在下面的示例中，“数据”是字典 r。哈希考虑了 2 个键 hk1 和 hk2，还有第三个键“sad”在哈希计算中未考虑。

class myItem():

    def __init__(self, r):
        # r is a dict holding information about the instance
        # of course r has to have certain keys...
        self.r = r

    def __hash__(self):
        """Override the default hash behavior"""
        return hash(tuple(sorted([self.r['hk1'],self.r['hk2']])))

    def __eq__(self,other):
        """checking equality"""
        if isinstance(other, self.__class__):
            return self.__hash__() == other.__hash__()
        return NotImplemented

    def __ne__(self, other):
        """checking inequality"""
        if isinstance(other, self.__class__):
            return not self.__eq__(other)
        return NotImplemented

    def __repr__(self):
        return str(self.r)

下面的简短单元测试证实了预期的行为。

class testMySet(unittest.TestCase):

    def testMyItemstuff(self):

        m1 = myItem({'hk1':'val1', 'hk2': 100, 'sad': 'other stuff'})
        m2 = myItem({'hk1': 'val1', 'hk2': 100, 'sad': 'different other stuff'})

        self.assertEqual(m1, m2)
        self.assertNotEqual(m1.r['sad'], m2.r['sad'])

        s = { m1 }
        # add m2 to s
        s.add(m2)
        # same hash, m2 is not added
        self.assertEqual(len(s), 1)
        # set contains the original object, not the last one added
        self.assertNotEqual(s.pop().r['sad'], 'different other stuff')

我的问题是，如何修改行为，以便添加一个散列与现有对象一致的新对象最终取代原始对象，同时对性能影响最小？

以这种方式定义哈希对您的应用程序是否有意义确实由您决定，但这似乎不太可能。

无论如何，我可以想到两个选项“与”集合一样快 - O(1) 而不是 O(n) - 它们的速度取决于实现您所描述的哈希函数：

首先，简化您的类并创建实例：

class Item():
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b

    def __hash__(self):
        return hash(self.a)

    def __eq__(self,other):
        if isinstance(other, self.__class__):
            # Ignoring .b attribute
            return self.a == other.a
        else:
            return NotImplemented

    def __repr__(self):
        return "Item(%s, %s)" % (self.a, self.b)

i1 = Item(1,2)
i2 = Item(3,4)
i3 = Item(1,5)


print(i1 == i2)             # False (.a's don't match)
print(i1 == i3)             # True  (.a's match)

方法一：字典值

# Using a dict
updating_set = {}
updating_set[i1] = i1       # .values(): [Item(1, 2)]
updating_set[i2] = i2       # .values(): [Item(1, 2), Item(3, 4)]
updating_set[i3] = i3       # .values(): [Item(1, 5), Item(3, 4)]

print(list(updating_set.values()))
# [Item(1, 5), Item(3, 4)]

方法2：使用集合子类

# Using a set subclass
class UpdatingSet(set):
    def add(self, item):
        if item in self: super().remove(item)
        super().add(item)

uset = UpdatingSet()
uset.add(i1)                # UpdatingSet({Item(1, 2)})
uset.add(i2)                # UpdatingSet({Item(1, 2), Item(3, 4)})
uset.add(i3)                # UpdatingSet({Item(1, 5), Item(3, 4)})

奖励方法 3：不需要特殊的哈希函数

class NewItem():
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b

    def __repr__(self):
        return "Item(%s, %s)" % (self.a, self.b)

class ItemSet():
    def __init__(self):
        self.items = {}

    def add(self, item):
        item_hash = item.a
        self.items[item_hash] = item

    def values(self):
        return self.items.values()

i1 = NewItem(1,2)
i2 = NewItem(3,4)
i3 = NewItem(1,5)

iset = ItemSet()
iset.add(i1)                # .values(): [Item(1, 2)]
iset.add(i2)                # .values(): [Item(1, 2), Item(3, 4)]
iset.add(i3)                # .values(): [Item(1, 5), Item(3, 4)]

print(list(iset.values()))  # [Item(1, 5), Item(3, 4)]

第三种方法不需要您实施hash（这可能会导致意想不到的副作用，但模仿内部的哈希过程ItemSet.add()，使用“哈希函数”作为字典键。

这可能是你最好的选择，除非你really想要实施哈希并了解该决定的影响程度。