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Comment Python implémente-t-il des dictionnaires à l'aide de tables de hachage ?

Barbara Streisand
Barbara Streisandoriginal
2024-12-09 15:15:11633parcourir

How Does Python Implement Dictionaries Using Hash Tables?

Implémentation du dictionnaire Python : comprendre la structure de la table de hachage

Le dictionnaire intégré de Python est implémenté sous forme de table de hachage, une structure de données conçue pour insertion, suppression et récupération efficaces basées sur une paire clé-valeur.

Composants de une table de hachage

Chaque emplacement de la table de hachage contient trois valeurs : le hachage de la clé, la clé elle-même et la valeur associée. Lorsqu'une nouvelle paire clé-valeur est ajoutée, le hachage de la clé est utilisé pour déterminer l'emplacement initial dans lequel insérer. Cependant, des collisions de hachage peuvent se produire lorsque deux clés ont le même hachage.

Adressage ouvert et collisions de hachage

Les dictionnaires Python utilisent l'adressage ouvert pour résoudre les collisions de hachage. Cela signifie que lorsqu'une collision se produit, la paire clé-valeur est insérée dans le premier emplacement vide disponible à l'aide d'une technique de sondage.

Sondage aléatoire

Lors de la recherche d'un emplacement vide, Python utilise un sondage aléatoire, qui sélectionne l'emplacement suivant sur la base d'un algorithme pseudo-aléatoire. Cela permet de répartir uniformément les paires clé-valeur dans la table de hachage, réduisant ainsi le risque de dégradation des performances causée par des collisions.

Redimensionnement et seuil

La table de hachage est initialement dimensionnée avec 8 emplacements. Lorsque le nombre d'entrées atteint les deux tiers de la capacité de la table, la table est redimensionnée à deux fois sa taille d'origine pour maintenir des recherches efficaces.

Remarque :

La mise en œuvre décrit s'applique aux versions Python antérieures à 3.6. Pour Python 3.6 et versions ultérieures, l'implémentation dict utilise une combinaison de tables de hachage et de listes chaînées pour améliorer les performances et l'utilisation de la mémoire, connue sous le nom d'approche « dict-of-dicts ».

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