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python 字典与集合的工作原理

本文主要是介绍python 字典与集合的工作原理,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

字典dict与集合set简介

字典是一系列由键(key)和值(value)配对组成的元素的集合,在Python3.7+,字典被确定为有序(注意:在3.6中,字典有序是一个implementation detail,在3.7才正式成为语言特性,因此3.6中无法100%确保其有序性),而3.6之前是无序的,其长度大小可变,元素可以任意地删减和改变。

相比于列表和元组,字典的性能更优,特别是对于查找、添加和删除操作,字典都能在常数时间复杂度内完成。

而集合和字典基本相同,唯一的区别,就是集合没有键和值的配对,是一系列无序的、唯一的元素组合。

内部数据结构与工作原理

字典和集合的内部结构都是一张哈希表。

  • 对于字典而言,这张表存储了哈希值(hash)、键和值这3个元素。

  • 而对集合来说,区别就是哈希表内没有键和值的配对,只有单一的元素。

插入操作

每次向字典或集合插入一个元素时,Python会首先计算键的哈希值(hash(key)),再和 mask = PyDicMinSize - 1做与操作,计算这个元素应该插入哈希表的位置index = hash(key) & mask。如果哈希表中此位置是空的,那么这个元素就会被插入其中。

而如果此位置已被占用,Python便会比较两个元素的哈希值和键是否相等。

  • 若两者都相等,则表明这个元素已经存在,如果值不同,则更新值。

  • 若两者中有一个不相等,这种情况我们通常称为哈希冲突(hash collision),意思是两个元素的键不相等,但是哈希值相等。这种情况下,Python便会继续寻找表中空余的位置,直到找到位置为止。

值得一提的是,通常来说,遇到这种情况,最简单的方式是线性寻找,即从这个位置开始,挨个往后寻找空位。当然,Python内部对此进行了优化(这一点不再赘述),让这个步骤更加高效。

查找操作

和前面的插入操作类似,Python会根据哈希值,找到其应该处于的位置;然后,比较哈希表这个位置中元素的哈希值和键,与需要查找的元素是否相等。如果相等,则直接返回;如果不等,则继续查找,直到找到空位或者抛出异常为止。

删除操作

对于删除操作,Python会暂时对这个位置的元素,赋于一个特殊的值,等到重新调整哈希表的大小时,再将其删除

不难理解,哈希冲突的发生,往往会降低字典和集合操作的速度。因此,为了保证其高效性,字典和集合内的哈希表,通常会保证其至少留有1/3的剩余空间。随着元素的不停插入,当剩余空间小于1/3时,Python会重新获取更大的内存空间,扩充哈希表。不过,这种情况下,表内所有的元素位置都会被重新排放。

虽然哈希冲突和哈希表大小的调整,都会导致速度减缓,但是这种情况发生的次数极少。所以,平均情况下,这仍能保证插入、查找和删除的时间复杂度为O(1)。

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