Python 如何实现字典以实现高效的数据存储和检索？

Python 字典：对其实现的探索

Python 字典是该语言不可或缺的一部分，为开发人员提供了一种有效的存储方式并管理数据。了解它们的底层实现可以揭示它们的功能和性能特征。

Python 的内置字典类型的核心是作为哈希表实现的。该结构利用数学函数（散列函数）将字典的键映射到表中相应的索引或“槽”。哈希函数确保每个不同的键都有一个唯一的槽，从而防止键查找和插入操作期间发生冲突。

在 Python 中，哈希表被组织为连续的内存块，其中每个槽包含单个由三个值的元组组成的条目：键的散列、键本身和关联的值。这允许通过索引进行恒定时间查找，而不管字典的大小。

为了解决当两个不同的键共享相同的哈希值时发生的哈希冲突，Python 字典采用开放寻址。该技术涉及顺序搜索哈希表，直到找到空槽，该空槽成为冲突条目的存储位置。探测过程由伪随机算法引导，以确保表中条目的均匀分布。

Python 哈希表的初始大小设置为 8 个槽，每当条目数量增加时，就会增加到之前大小的两倍超过桌子容量的三分之二。该策略通过限制冲突次数并确保快速查找和插入来帮助保持最佳性能。

总之，Python 的内置字典被实现为具有开放寻址冲突解决方案的哈希表。这种结构可以通过基于索引的快速查找来高效存储和检索键值对。了解实现细节可以深入了解字典性能和优化策略。

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