Python は辞書データ構造をどのように実装するのでしょうか?

Python の辞書データ型の実装の詳細

Python の拡張機能には、組み込みの辞書データ型が含まれます。この強力なコンテナにより、キーと値のペアを効率的に保存し、迅速に取得できます。しかし、この不可欠なデータ構造の表面の下には何が存在するのでしょうか?

ハッシュ テーブル: 基礎となるアーキテクチャ

Python の辞書実装の中心には、ハッシュ テーブルの概念があります。ハッシュ テーブルはハッシュ関数を使用して、キーを連続したメモリ ブロック内の一意のインデックスにマップします。この独創的なメカニズムにより、O(1) ルックアップのパフォーマンスが可能になり、辞書操作が超高速になります。ただし、複数のキーが同じインデックスにハッシュするハッシュ衝突の可能性が課題となります。

ハッシュ衝突の処理: オープン アドレス指定

このハードルを克服するには、 Python の辞書は、複数のエントリを同じスロットに存在させる戦略であるオープン アドレス指定に依存しています。ハッシュの衝突が発生すると、辞書はプローブ手法を使用して空のスロットを見つけます。このプローブは擬似ランダム パターンに従い、効率的な衝突解決を保証します。

ハッシュ テーブル エントリの構造

ハッシュ テーブルの各スロットには、3 つのキーで構成される 1 つのエントリが収容されます。コンポーネント: ハッシュ値、キー自体、および関連する値。これらの要素は共に、Python の辞書データ構造のバックボーンを形成します。

初期ハッシュ テーブル サイズとサイズ変更

初期化時に、Python 辞書は 8 つのスロットで始まります。項目が追加されると、テーブルは容量の 3 分の 2 に達するたびにサイズを変更することで、増加するデータに対応できるようになります。このプロアクティブなサイズ変更により、検索の速度低下を防ぎ、最適なパフォーマンスが維持されます。

キーの検索と挿入: 段階的なプロセス

Python からの項目の追加または取得辞書は体系的な手順に従います。ハッシュ関数は、操作の最初のスロットを決定します。スロットが空の場合は、新しいエントリがすぐに挿入されます。ただし、占有されているスロットが見つかると、プローブ機構が作動して最初の空きスロットを検索します。同じアプローチが検索にも適用され、一致するハッシュとキーの組み合わせが見つかるまで続行されます。すべてのスロットがいっぱいのままの場合、操作は失敗します。

これらの複雑な仕組みを理解することで、開発者は Python の辞書の可能性を最大限に活用し、効率的なデータ操作と高パフォーマンスのアプリケーションの基礎を築くことができます。

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