Python的字典实现如何实现高效的Key-Value存储和检索？

深入研究 Python 的内置字典实现

了解 Python 内置字典类型的复杂工作原理对于揭示其性能特征至关重要。虽然人们普遍认为 Python 中的字典是作为哈希表实现的，但这种实现的具体细节长期以来一直难以捉摸。踏上全面的旅程，揭开 Python 字典实现的奥秘。

哈希表：字典的基础

从本质上讲，Python 的字典是作为一个哈希表——一种数据结构，旨在根据从密钥派生的哈希值有效地存储和检索数据。哈希表提供恒定时间的查找和插入操作，使其成为管理大量键值对集合的理想选择。

解决哈希冲突

为了确保快速访问，哈希表将键分布在固定数量的槽（称为桶）上。然而，当不同的密钥散列到同一个存储桶时，不可避免地会发生冲突，这给维护数据完整性带来了挑战。 Python 的字典采用一种称为开放寻址的技术来有效地管理冲突。

开放寻址和槽结构

使用开放寻址，可以通过探测内部的空槽来解决冲突水桶。哈希表中的每个桶都包含一系列槽，每个槽存储一个封装了键、其哈希值及其对应值的条目。

哈希和键：唯一标识的支柱

在插入和检索操作期间，Python 的字典会仔细比较条目的哈希值和键，以确定它们的唯一性。如果这两个参数对齐，则相应的条目被识别为存在或不存在（分别在插入和查找的情况下）。

探测：搜索空槽

当发生冲突时，Python 的字典开始探测旅程，探索后续的槽，直到找到一个空槽——一个没有条目的空槽。这个探测过程一直持续到出现合适的槽为止。

动态调整大小以实现最佳效率

为了保持闪电般快速的查找操作，Python 的字典配备了自动调整大小功能当达到其容量的三分之二时触发的机制。这种大小调整可确保字典有效地容纳不断增长的数据，而不会影响其响应能力。

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