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python - 为什么要ing tuple(设置([1 ,"a","b","c","z","f"])== tuple(set(["a","b","c","z"0x1045610)

coder 2023-05-19 原文

Given Zero Piraeus' answer to another question ，我们有这个

x = tuple(set([1, "a", "b", "c", "z", "f"]))
y = tuple(set(["a", "b", "c", "z", "f", 1]))
print(x == y)

使用 hash randomization 大约 85% 的时间打印 True启用。为什么是 85%？

最佳答案

我假设这个问题的任何读者都阅读过:

首先要注意的是哈希随机化是在解释器启动时决定的。

两个集合中每个字母的哈希值都是相同的，所以唯一重要的是是否存在冲突(会影响顺序)。

通过第二个链接的推导，我们知道这些集合的后备数组从长度 8 开始:

_ _ _ _ _ _ _ _

在第一种情况下，我们插入 1:

_ 1 _ _ _ _ _ _

然后插入其余部分:

α 1 ? ? ? ? ? ?

然后将其重新散列到大小为 32:

    1 can't collide with α as α is an even hash
  ↓ so 1 is inserted at slot 1 first
? 1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

在第二种情况下，我们插入其余部分:

? β ? ? ? ? ? ?

然后尝试插入1:

    Try to insert 1 here, but will
  ↓ be rehashed if β exists
? β ? ? ? ? ? ?

然后会重新散列:

    Try to insert 1 here, but will
    be rehashed if β exists and has
  ↓ not rehashed somewhere else
? β ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

所以迭代顺序是否不同，完全取决于β是否存在。

β 的概率是 5 个字母中的任何一个将散列到 1 模 8 和散列到 1 模 32 的机会。

因为任何散列到 1 模 32 也散列到 1 模 8，我们想要找到 32 个插槽中，五个插槽之一位于插槽 1 的机会:

5 (number of letters) / 32 (number of slots)

5/32 是 0.15625，因此两个集合结构之间的顺序有 15.625% 的可能性¹不同。

一点也不奇怪，这正是零比雷埃夫斯所测量的。

¹从技术上讲，即使这并不明显。由于重新散列，我们可以假装 5 个散列中的每一个都是唯一的，但是由于线性探测，实际上更有可能发生“捆绑”结构……但是因为我们只查看单个插槽是否被占用，这并没有实际上并没有影响到我们。

关于python - 为什么要ing tuple(设置([1 ,"a","b","c","z","f"])== tuple(set(["a","b","c","z"0x1045610)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26136894/

amp34codeprettyprint-overridepythonhashsetcpythonpython-internals

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