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字典的底层实现原理

2022-08-06 12:44:29  阅读:17  来源: 互联网

标签:hash 索引 键值 哈希 取余 原理 字典 底层


Python字典的底层实现原理

这个问题可以从三个方面来回答:

1.python字典及其特性

字典是Python的一种可变、无序容器数据结构,它的元素以键值对的形式存在,键值唯一,它的特点搜索速度很快:数据量增加10000倍,搜索时间增加不到2倍;当数据量很大的时候,字典的搜索速度要比列表快成百上千倍1。

2.哈希表

Python字典的底层实现是哈希表。什么是哈希表,简单来说就是一张带索引和存储空间的表,对于任意可哈希对象,通过哈希索引的计算公式:hash(hashable)%k(对可哈希对象进行哈希计算,然后对结果进行取余运算),可将该对象映射为0到k-1之间的某个表索引,然后在该索引所对应的空间进行变量的存储/读取等操。

哈希运算结果 取余运算结果 索引 键值对 hash(‘小王’)=2360347816510736229 2360347816510736229%3=0 0 ’小王‘:26 hash(‘大熊’)=4284897975392025871 4284897975392025871%3=1 1 ‘大熊’:28 hash(‘牛牛’)=-7069010861127204901 -7069010861127204901%3=2 2 ‘牛牛’:3

3.Python字典如何运用哈希表

我们通过描述插入,查询,删除,扩容,哈希碰撞这几个过程来解释这一切。

插入:

对键进行哈希和取余运算,得到一个哈希表的索引,如果该索引所对应的表地址空间为空,将键值对存入该地址空间;

更新:

对键进行哈希和取余运算,得到一个哈希表的索引,如果该索引所对应的地址空间中健与要更新的健一致,那么就更新该健所对应的值;

查询:

对要查找的健进行哈希和取余运算,得到一个哈希表的索引,如果该索引所对应的地址空间中健与要查询的健一致,那么就将该键值对取出来;

扩容:

字典初始化的时候,会对应初始化一个有k个空间的表,等空间不够用的时候,系统就会自动扩容,这时候会对已经存在的键值对重新进行哈希取余运算(重新进行插入操作)保存到其它位置;

碰撞:

有时候对于不同的键,经过哈希取余运算之后,得到的索引值一样,这时候怎么办?这时采用公开寻址的方式,运用固定的模式将键值对插入到其它的地址空间,比如线性寻址:如果第i个位置已经被使用,我们就看看第i+1个,第i+2个,第i+3个有没有被使用…直到找到一个空间或者对空间进行扩容。2

比如:我们想存储 {’小小‘:18}这个键值对,经过哈希和取余运算之后,我们发现,其对应的索引值是0,但是0所指向的空间已经被’小王‘占用了,这就是碰撞。怎么办呢?我们看看0+1对应的所以有没有被占用,如果没有,我们就把’小小‘放在索引1所对应的地址空间中。取的时候,也按照同样的规则,进行探查。

哈希运算 取余运算 索引值 键值对 hash(‘小王’)=2360347816510736229 2360347816510736229%3=0 0 ’小王‘:26 hash(‘小小’)=-2310146166101152587 -2310146166101152587%3=0 1 ’小小‘:18 2 为啥字典比列表查找高效 假设有一栋楼,住着1000人,你有个好朋友小王,住在这栋楼,你有急事要找他,你不知道他住几楼几号房间。这时你怎么办?你找到门卫处,向门卫说,我找小王。

列表的方法:

门卫说:我们这里每一个房间住着谁都有记录,这是记录本,你自己找吧!这个记录本有1000条记录,你从第一条开始翻,一条一条往下看,终于在第177条记录的时候找到了你的朋友小王所在的房间号。

字典的方法

门卫说: 我这里有一个公式,只要你记得你的朋友的名字,就能很快的找到你朋友在几号房间。

这个公式是:hash(姓名)%1001

对你的朋友小王的名字进行hash运算,然后对得到的结果对1001进行取余操作,得到的数字就是你的朋友小王的房间号了,经过计算,你发现hash(‘小王’)%1001=177。

总结:

列表查找是按顺序一个一个遍历,当列表越大,查找所用的时间就越久

字典是通过键值直接计算得到对应的地址空间,查找一步到位

注意 1、Cython 中 哈希表的计算公式为:hash(‘hashable’)&k,其中k 为2的n次方减1,其实与hash(‘hashable’)%(k+1)的结果一致。

2、解决碰撞的方法,Python用的不是线性寻址,而是一种更为复杂的寻址模式。2

 

标签:hash,索引,键值,哈希,取余,原理,字典,底层
来源: https://www.cnblogs.com/zouzhibin/p/16556853.html

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