Python中无法哈希化（unhashable）类型的解决方法

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。