一、为什么存在无法哈希化类型
在Python中，哈希表是一种重要的数据结构，它通过将关键字映射到表中索引来加速查找和插入操作。其中，关键字为可哈希化类型，这意味着类型必须是不可变的（immutable）并且具有__hash__()方法。但是，存在一些不可哈希化的类型，例如列表、集合和字典等可变对象。这是因为可变对象的哈希值可能会在对象生命周期中发生变化，这会导致在哈希表中查找时出现问题。
二、解决方法1：转换为可哈希化类型
要解决无法哈希化类型的问题，最简单的方法是将其转换为可哈希化类型。这可以通过将可变对象转换为不可变对象来实现。例如，对于列表，可以使用元组（tuple）代替。元组是不可变的，因此可以用作字典的键或集合中的元素。
# 使用元组代替列表作为字典的键
d = {(1, 2): 'value'}
print(d[(1, 2)])
对于集合，同样可以使用元组或不可变集合（frozenset）代替可变集合。
# 使用不可变集合代替可变集合作为集合的元素
s = set()
fs = frozenset([1, 2])
s.add(fs)
print(s)
三、解决方法2：自定义哈希函数
如果转换为可哈希化类型不可取，还可以通过自定义哈希函数来解决无法哈希化类型的问题。在Python中，可以通过__hash__()方法自定义哈希函数。
例如，假设我们有一个Student类，它包含学生的姓名和年龄。
class Student:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
由于Student类是可变的，因此不能用作字典的键或集合中的元素。为了解决这个问题，我们可以自定义哈希函数。我们将学生的姓名和年龄进行拼接，并返回其哈希值。
class Student:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __hash__(self):
return hash(self.name + str(self.age))
现在，我们就可以将Student对象用作字典的键或集合中的元素了。
s1 = Student('Alice', 18)
s2 = Student('Bob', 20)
d = {s1: 'Alice', s2: 'Bob'}
print(d[s1])
s = set([s1, s2])
print(s)
四、解决方法3：使用Lru_cache
如果无法为类型定义哈希函数，也可以使用functools.lru_cache()函数。该函数使用LRU算法（最近最少使用算法）缓存函数的结果，以加快函数的执行速度。
例如，我们可以编写一个递归函数，计算斐波那契数列的第n个数。递归函数存在重复计算的问题，可以使用lru_cache函数缓存函数的结果，避免重复计算。
import functools
@functools.lru_cache()
def fib(n):
if n in (0, 1):
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(4))
以上就是Python中无法哈希化类型的解决方法。要解决这个问题，可以将其转换为可哈希化类型、自定义哈希函数或使用Lru_cache。
原创文章，作者：VRKD，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/142025.html
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