用于忽略排序的项集合的哈希函数

Question

我使用^{}函数来获取对象的哈希值，该值包含两个整数和两个字符串。此外，我有一个字典，我在其中存储这些对象；过程是我检查对象是否存在哈希值，如果存在，则更新如果没有，则插入新的对象。在

问题是，当创建对象时，我不知道对象变量的顺序，我希望将对象视为相同的，而不管这些变量的顺序如何。在

除了hash()函数，是否还有一个不考虑变量顺序的替代函数？在

#Consequently what I want is:
hash((int1,str1,int2,str2)) == hash((int2,str2,int1,str1)) 

Answer 1

通常对于这样的事情，如果你发布一些示例代码，它会有不可估量的帮助，但我假设你有这样的东西：

class Foo():
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __hash__(self):
        return hash((self.x, self.y))

你在那里取一个元组的散列值，它确实关心顺序。如果希望哈希不关心整数的顺序，那么只需使用frozenset：

^{pr2}$

Answer 2

可以使用^{}代替元组：

>>> hash(frozenset([1, 2, 'a', 'b']))
1190978740469805404
>>>
>>> hash(frozenset([1, 'a', 2, 'b']))
1190978740469805404
>>>
>>> hash(frozenset(['a', 2, 'b', 1]))
1190978740469805404

但是，从iterable中删除重复项会带来一个微妙的问题：

^{pr2}$

---

可以通过使用^{}从iterable创建一个计数器，并对计数器的项调用frozenset，从而保留原始iterable中每个项的计数：

>>> from collections import Counter
>>>
>>> hash(frozenset(Counter([1,2,1]).items())) 
-307001354391131208
>>> hash(frozenset(Counter([1,1,2]).items()))
-307001354391131208
>>> 
>>> hash(frozenset(Counter([1,2,1]).items())) == hash(frozenset(Counter([1,2,2]).items()))
False