Python字典底层实现原理

字典是否是有序

在Python3.6之前，字典是无序的，但是Python3.7+，字典是有序的。
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中无法确保100%有序。

字典的查询、添加、删除的时间复杂度

字典的查询、添加、删除的平均时间复杂度都是O(1)，相比列表与元祖，性能更优。

字典的实现原理

Python3.6之前的无序字典

字典底层是维护一张哈希表，可以把哈希表看成一个列表，哈希表中的每一个元素又存储了哈希值（hash）、键（key）、值（value）3个元素。

enteies = [['--', '--', '--'],[hash, key, value],['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],[hash, key, value],
]

带入具体的数值来介绍

# 给字典添加一个值，key为hello，value为word
# my_dict['hello'] = 'word'# hash表初始如下
enteies = [['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],
]hash_value = hash('hello')  # 假设值为 12343543 index = hash_value & ( len(enteies) - 1)  # 假设index值计算后等于3# 下面会将值存在enteies中
enteies = [['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],[12343543, 'hello', 'word'],  # index=3['--', '--', '--'],
]# 继续向字典中添加值
# my_dict['color'] = 'green'hash_value = hash('color')  # 假设值为 同样为12343543
index = hash_value & ( len(enteies) - 1)  # 假设index值计算后同样等于3# 下面会将值存在enteies中
enteies = [['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],['--', '--', '--'],[12343543, 'hello', 'word'],  # 由于index=3的位置已经被占用，且key不一样，所以判定为hash冲突，继续向下寻找[12343543, 'color', 'green'],  # 找到空余位置，则保存
]

enteies表是稀疏的，随着我们插入的值不同，enteies表会越来越稀疏（enteies也是一个会动态扩展长度的，每一此扩展长度，都会重新计算所有key的hash值），所以新的字典实现就随之出现。

Python3.7+后的新的实现方式

Python3.7+带入数据演示

# 给字典添加一个值，key为hello，value为word
# my_dict['hello'] = 'word'# 假设是一个空列表，hash表初始如下
indices = [None, None, None, None, None, None]
enteies = []hash_value = hash('hello')  # 假设值为 12343543
index = hash_value & ( len(indices) - 1)  # 假设index值计算后等于3# 会找到indices的index为3的位置
indices = [None, None, None, 0, None, None]
# 此时enteies会插入第一个元素
enteies = [[12343543, 'hello', 'word']
]# 我们继续向字典中添加值
my_dict['haimeimei'] = 'lihua'hash_value = hash('haimeimei')  # 假设值为 34323545
index = hash_value & ( len(indices) - 1)  # 假设index值计算后等于 0# 会找到indices的index为0的位置
indices = [1, None, None, 0, None, None]
# 此时enteies会插入第一个元素
enteies = [[12343543, 'hello', 'word'],[34323545, 'haimeimei', 'lihua']
]

查询字典

# 下面是一个字典与字典的存储
more_dict = {'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 10, 'birth': '2019-01-01'}# 数据实际存储
indices = [None, 2, None, 0, None, None, 1, None, 3]
enteies = [[34353243, 'name', '张三'],[34354545, 'sex', '男'],[23343199, 'age', 10],[00956542, 'birth', '2019-01-01'],
]print(more_dict['age'])  # 当我们执行这句时hash_value = hash('age')  # 假设值为 23343199
index = hash_value & ( len(indices) - 1)  # index = 1entey_index = indices[1]  # 数据在enteies的位置是2
value = enteies[entey_index]  # 所以找到值为 enteies[2]

时间复杂度

字典的平均时间复杂度是O(1)，因为字典是通过哈希算法来实现的，哈希算法不可避免的问题就是hash冲突，Python字典发生哈希冲突时，会向下寻找空余位置，直到找到位置。如果在计算key的hash值时，如果一直找不到空余位置，则字典的时间复杂度就变成了O(n)了。

常见的哈希冲突解决方法：

1 开放寻址法（open addressing）

开放寻址法中，所有的元素都存放在散列表里，当产生哈希冲突时，通过一个探测函数计算出下一个候选位置，如果下一个获选位置还是有冲突，那么不断通过探测函数往下找，直到找个一个空槽来存放待插入元素。

2 再哈希法

这个方法是按顺序规定多个哈希函数，每次查询的时候按顺序调用哈希函数，调用到第一个为空的时候返回不存在，调用到此键的时候返回其值。

3 链地址法

将所有关键字哈希值相同的记录都存在同一线性链表中，这样不需要占用其他的哈希地址，相同的哈希值在一条链表上，按顺序遍历就可以找到。

4 公共溢出区

其基本思想是：所有关键字和基本表中关键字为相同哈希值的记录，不管他们由哈希函数得到的哈希地址是什么，一旦发生冲突，都填入溢出表。