Python2和Python3字典底层原理

核心载体:哈希表(Hash Table),字典本质就是封装好的哈希表,利用哈希函数实现O(1)快速查找

一、Python2字典底层结构

开放寻址法 + 固定结构Entry

1.存储单元Entry结构

Entry 数组就是哈希桶数组

哈希表底层主体是一维数组(哈希数组),数组里的每一个下标位置,就是一个 bucket(哈希桶 / 槽位)

2.冲突解决方式:开放寻址法(线性探测)

①根据 hash 算出桶下标 i = hash % 桶总长度

②如果桶 i 为空:直接存入 Entry

③如果桶 i 被占用(冲突):i = (i+1) % 容量,向后依次找空位(线性探测)

3.扩容规则(根据具体版本而定)

扩容后桶数量翻倍,所有 key 重新计算哈希、重新安放位置

4.Python2字典缺陷

字典有序性无法保证, 扩容、新增元素后,Entry 存放位置会打乱,遍历顺序随机

5.删除机制

开放寻址不能直接清空桶, 如果直接删除 Entry,探测链条断裂,后续 key 找不到

解决方案:

设置哑标记(dummy),标记这个位置曾经有元素、现在被删除,可以写入新数据,但查找时不停止

二、Python3.6+

底层做结构拆分,两套数组:

1、哈希桶数组(indices 索引数组):只存下标数字(很小的整数数组,节省内存)

2、Entry 实体数组(entries):顺序保存真正的 hash、key、value

内存大幅节约:indices 只存整数,不再存完整 Entry

entries 数组按照插入顺序追加写入

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