我想为Python中的大型整数对获得一个时间和平台无关的哈希函数，它也很快并且（几乎可以肯定）没有冲突。 （嗯，你还想要什么哈希 - 但无论如何.......）
到目前为止，我对排序列表的字符串表示使用了hashlib.md5：
> my_set = set([(1,2),(0,3),(1,3)]) # the input set, size 1...10^6
> import hashlib
> def MyHash(my_set):
> my_lst = sorted(my_set)
> my_str = str(my_lst)
> return hashlib.md5(my_str).hexdigest()
my_set包含1到10 ^ 5对，每个int介于0到10 ^ 6之间。总的来说，我有大约10 ^ 8个这样的集合，哈希几乎肯定是唯一的。
这听起来合理，还是有更好的方法呢？
在我在列表中设置10 ^ 6对的示例中，这需要大约2.5sec，因此如果可能的话，时间的改进可能会很好。几乎所有的时间都花在计算排序列表的字符串上，所以问题的很大一部分是
python中整数元组的排序列表的字符串是否在版本和平台之间保持稳定？是否有更好/更快的方法来获得稳定的字符串表示？