Python中dict对象是表明了其是一个原始的Python数据类型,按照键值对的方式存储,其中文名字翻译为字典,顾名思义其通过键名查找对应的值会有很高的效率,时间复杂度在常数级别O(1).
dict底层实现(推荐学习:Python视频教程)
在Python2中,dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的,使用开放地址法解决冲突.
所以其查找的时间复杂度会是O(1).
Dict的操作实现原理(包括插入、删除、以及缓冲池等)
首先介绍:PyDictObject对象的元素搜索策略:
有两种搜索策略,分别是lookdict和lookdict_string,lookdict_string就是lookdict在对于PyStringObject进行搜索时的特殊形式,那么通用的搜索策略lookdict的主要逻辑是:
(1)对第一个entry的查找:
a)根据hash值获得entry的索引
b)若entry处于unused态,则搜索结束;若entry所指向的key与搜索的key相同,则搜索成功
c)若当前entry处于dummy态,则设置freeslot(这里的freeslot是可以返回作为下一个立即可用的地址来存储entry)
d)检查Active态的entry,若其key所指向的值与搜索的值相同,则搜索成功
(2)对剩余的探测链中的元素的遍历查找:
a)根据所采用的探测函数,获得探测链上的下一个待检查的entry
b)检查到一个unused态的entry,表明搜索失败:
如果freeslot不为空,则返回freeslot;否则返回unused态的entry
c)检查entry的key与所搜索的key的引用是否相同,相同则搜索成功,返回entry
d)检查entry的key与所搜索的key的值是否相同,相同则搜索成功,返回entry
e)遍历过程中,发现dummy态的entry,且freeslot未设置,则设置freeslot
接下来是:PyDictObject对象的元素插入与删除的策略:
需要首先用到搜索策略,搜索成功,则直接将值进行替换,搜索失败,返回unused态或dummy态的entry,设置key、value和hash值,并且根据目前插入的元素情况进行ma_table的大小的调整(调整的依据就是装载率,根据是否大于2/3来进行调整);删除也是类似,先计算hash值,然后搜索相应的entry,搜索成功,删除entry中维护的元素,将entry从Active态修改为dummy态
在PyDictObject的实现过程中,会用到缓冲池,在PyDictObject对象被销毁的时候,才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象,定义的缓冲池可接纳的对象数量是80个,创建新PyDictObject对象的时候,如果缓冲池中有,则可以直接从缓冲池中取出使用
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