Python의 사전 구현은 어떻게 O(1) 조회 및 삽입을 달성합니까?

Python의 사전 구현에 대한 이해: 해싱 오디세이

언어 기능의 초석인 Python 내장 사전은 해시 테이블로 구현됩니다. 이 효율적인 데이터 구조는 O(1) 조회 및 삽입 성능을 가능하게 하여 빠른 사전 작업에 이상적입니다.

내부적으로 Python 사전은 기본적으로 슬롯으로 구성된 연속 메모리 블록입니다. 각 슬롯은 해시, 키 및 값의 조합인 단일 항목을 보유할 수 있습니다. 키-값 쌍을 사전에 추가할 때 Python은 키의 해시를 계산하여 확인할 초기 슬롯을 결정합니다.

그러나 해시 충돌은 해시 테이블의 본질적인 한계입니다. 여러 키가 동일한 해시 값을 가질 수 있으므로 피할 수 없는 충돌이 발생할 수 있습니다. Python은 빈 슬롯을 찾을 때까지 다음 슬롯을 확인하는 기술인 개방형 주소 지정을 사용하여 이 문제를 해결합니다. 이 프로세스를 프로빙이라고 합니다.

Python은 해시와 키 값을 비교하여 초기 슬롯이 점유된 경우 계속 진행하기 전에 항목이 이미 존재하는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 탐색이 시작되어 빈 슬롯이 발견될 때까지 후속 슬롯을 탐색합니다.

반면 조회는 유사한 프로세스를 따릅니다. 초기 슬롯은 키의 해시를 기반으로 계산됩니다. 해시와 키가 일치하면 항목이 검색됩니다. 그렇지 않으면 탐색이 계속됩니다.

Python 사전은 최적의 조회 성능을 유지하기 위해 용량의 2/3에 도달하면 크기를 조정하도록 설계되었다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이렇게 하면 사전 크기가 커짐에 따른 과도한 속도 저하를 방지할 수 있습니다.

개발자는 Python 사전 구현의 복잡성을 이해함으로써 구조의 효율성을 활용하여 빠르고 효율적인 데이터 저장 및 검색 작업을 수행할 수 있습니다.

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