python中字典對象實現原理

注：字典類型是Python中最常用的數據類型之一，它是一個鍵值對的集合，字典通過鍵來索引，關聯到相對的值，理論上它的查詢復雜度是 O(1)

字典是Python的一種可變、無序容器數據結構，它的元素以鍵值對的形式存在，鍵值唯一，它的特點搜索速度很快：數據量增加10000倍，搜索時間增加不到2倍；當數據量很大的時候，字典的搜索速度要比列表快成百上千倍

Python字典的底層實現是哈希表。什么是哈希表，簡單來說就是一張帶索引和存儲空間的表，對于任意可哈希對象，通過哈希索引的計算公式：hash(hashable)%k（對可哈希對象進行哈希計算，然后對結果進行取余運算），可將該對象映射為0到k-1之間的某個表索引，然后在該索引所對應的空間進行變量的存儲/讀取等操作

哈希表 (hash tables)

哈希表（也叫散列表），根據關鍵值對(Key-value)而直接進行訪問的數據結構

它通過把key和value映射到表中一個位置來訪問記錄，這種查詢速度非常快，更新也快

而這個映射函數叫做哈希函數，存放值的數組叫做哈希表

通過把每個對象的關鍵字k作為自變量，通過一個哈希函數h(k)，將k映射到下標h(k)處，并將此對象存儲在這個位置

哈希表（Hash Table, 又稱為散列表），是一種線性表的存儲結構。哈希表由一個直接尋址表和一個哈希函數組成。哈希函數h(k)將元素關鍵字k作為自變量，返回元素的存儲下標

具體操作過程

數據添加：把key通過哈希函數轉換成一個整型數字，然后就將該數字對數組長度進行取余，取余結果就當作數組的下標，將value存儲在以該數字為下標的數組空間里

數據查詢：再次使用哈希函數將key轉換為對應的數組下標，并定位到數組的位置獲取value

{“name”:”zhangsan”,”age”:26} 字典如何存儲的呢?

比如字典{“name”:”zhangsan”,”age”:26}，那么他們的字典key為name、age，假如哈希函數h(“name”) = 1、h(“age”)=3,

那么對應字典的key就會存儲在列表對應下標的位置，[None, “zhangsan”, None, 26 ]

解決hash沖突

python字典操作時間復雜度

詳細參考這個鏈接

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python中字典对象实现原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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