Python の辞書実装はどのようにして O(1) の検索と挿入を実現するのでしょうか?

Python の辞書実装の謎を解く: ハッシュの冒険

言語機能の基礎である Python の組み込み辞書は、ハッシュ テーブルとして実装されます。この効率的なデータ構造により、O(1) の検索と挿入のパフォーマンスが可能になり、迅速な辞書操作に最適です。

内部では、Python 辞書は本質的にスロットに編成された連続したメモリ ブロックです。各スロットには、ハッシュ、キー、値の組み合わせである 1 つのエントリを保持できます。キーと値のペアをディクショナリに追加するとき、Python はキーのハッシュを計算し、それによってチェックする最初のスロットが決まります。

ただし、ハッシュの衝突はハッシュ テーブルの固有の制限です。複数のキーが同じハッシュ値を持つ可能性があるため、回避できない競合が発生します。 Python は、空のスロットが見つかるまで次のスロットをチェックする技術であるオープン アドレッシングを使用して、この問題に対処します。このプロセスはプローブとして知られています。

Python は、ハッシュ値とキー値を比較することにより、最初のスロットが占有されている場合に先に進む前に、エントリがすでに存在していることを確認します。そうでない場合は、プローブが開始され、空のスロットが見つかるまで後続のスロットが探索されます。

逆に、ルックアップも同様のプロセスに従います。初期スロットはキーのハッシュに基づいて計算されます。ハッシュとキーが一致する場合、エントリが取得されます。

最適な検索パフォーマンスを維持するために、Python 辞書は容量の 3 分の 2 に達するとサイズを変更するように設計されていることに注意してください。これにより、辞書のサイズが大きくなるときに生じる過度の速度低下が回避されます。

開発者は、Python の辞書実装の複雑さを理解することで、構造の効率を活用し、迅速かつ効率的なデータの保存と取得操作を可能にすることができます。

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