Python 3.6 사전은 삽입 순서를 유지하며 어떻게 구현됩니까?

Python 3.6에서 사전이 주문됩니까?

Python 버전 3.6 이상에서 사전은 삽입 순서를 표시합니다. 키-값 쌍이 추가됩니다. 이 동작은 모든 Python 구현에서 보장되지 않으며 CPython 인터프리터에만 적용됩니다.

Python 3.6 사전 구현의 향상된 효율성

Python 3.6의 새로운 사전 구현 삽입 순서와 효율적인 해시를 모두 유지하기 위해 두 개의 배열을 사용합니다. lookups.

• dk_entries: 삽입 순서대로 항목(키-값 쌍)을 포함합니다.
• dk_indices: 해당 인덱스를 저장합니다. 해시 역할을 하는 dk_entries의 각 항목에 table.

이 접근 방식은 이전에 사용된 키-값 항목의 희소 배열(dk_entries)에 비해 더 작은 크기의 정수 배열(dk_indices)을 활용하므로 메모리 공간이 더 작아집니다. 성능 최적화를 위해 고정된 크기의 2/3 빈 공간을 수용하기 위해 이전에 할당된 희소 배열은 더 이상 필요하지 않습니다.

데이터 구조 시각화

예시 사전:

d = {'timmy': 'red', 'barry': 'green', 'guido': 'blue'}

오래된 데이터 구조:

entries = [['--', '--', '--'],
           [-8522787127447073495, 'barry', 'green'],
           ['--', '--', '--'],
           ['--', '--', '--'],
           ['--', '--', '--'],
           [-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
           ['--', '--', '--'],
           [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]

새 데이터 구조:

indices =  [None, 1, None, None, None, 0, None, 2]
entries =  [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
            [-8522787127447073495, 'barry', 'green'],
            [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]

그림과 같이 새 구조는 인덱스와 항목을 분리하여 보다 효율적인 메모리 할당을 가능하게 합니다. 인덱스 크기가 작아서 해시 테이블 조회 속도가 빨라집니다. array.

결론

Python 3.6의 향상된 사전 구현은 별도의 항목과 인덱스 배열을 사용하여 메모리 사용량을 최적화하는 동시에 삽입 순서를 효과적으로 유지합니다. 이러한 최적화를 통해 특히 메모리 제약이 있는 시나리오나 대규모 사전이 처리되는 경우 사전을 보다 효율적으로 표현하고 관리할 수 있습니다.

위 내용은 Python 3.6 사전은 삽입 순서를 유지하며 어떻게 구현됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!