以下內(nèi)容是針對：python源碼剖析中的第五章——python中Dict對象 的讀書筆記(針對書中講到的內(nèi)容進行了自己的整理，并且針對部分內(nèi)容根據(jù)自己的需求進行了擴展)

一、Dict的用法

Dict的對象在使用到了所謂的關(guān)聯(lián)關(guān)系的時候，就是通過key-value的形式，能夠通過key值快速定位到某個value值；

Dict的相關(guān)操作如下：

class mydict(object):

def __init__(self):

self.d = {}

def fuzhi(self):

self.d = {'2':23, '3':'34'}

def fuzhi2(self):

self.d[1] = 1

self.d['str'] = 123

self.d['may'] = 234

self.d['may'] = 789

def delkey(self):

del(self.d[1])?? ??????#刪除key時，key值必須存在于dict中，否則會報出 KeyError

self.d.pop('str')

def bianli(self):

for (k,v) in self.d.items():

print k, v

def getkeysandv(self):

print self.d.keys()????????????? #獲取當(dāng)前dict中的所有key值

#獲取某個元素值：

print self.d.get('345')???????? #若key不存在，則返回默認(rèn)返回值None

print self.d.get('123', -1)?? #若key不存在，則返回自定義的返回值-1

print self.d.get('may')??? #若key值存在，則返回對應(yīng)的value

def setkeyexcept(self):

self.d[[1,2,3]] =123?????? #可變對象不能作為key，會提示：TypeError: unhashable type: 'list' 的類似錯誤

二、Dict的存儲實現(xiàn)原理

python中的dict對象也即PyDictObject對象，因為對搜索的效率要求很高，所以選擇了散列表(hash table)，因為在最優(yōu)情況下，散列表能夠提供O(1)的搜索效率

因此：這里就能想到在leetcode上面刷的題目中，很多通過list形式可以實現(xiàn)的，為了降低時間復(fù)雜度，可以用hash的方式，選擇dict對象存儲(當(dāng)然具體問題要具體分析)

散列表的基本思想是：通過一定的函數(shù)將需要搜索的鍵值映射為一個整數(shù)，根據(jù)這個整數(shù)作為索引去訪問某片連續(xù)的內(nèi)存區(qū)域。用于映射的函數(shù)稱為映射函數(shù)，映射所產(chǎn)生的值稱為散列值(hash value)。散列函數(shù)對搜索效率有直接的決定性作用。在使用散列函數(shù)將不同的值可能映射到相同的散列值，這個時候就需要沖突解決(裝載率大于2/3時，沖突的概率就會大大增加)

沖突解決在python中使用的是開放定址法，就是通過一個二次探測函數(shù)f，計算下一個位置，一直到找到下一個可用的位置為止，在這個過程中會到達(dá)多個位置，這些位置就形成了一個“沖突探測鏈”，這個沖突探測鏈在查找某個元素的時候起到重要作用，所以在刪除某個位置上的元素，不能直接將這個位置的內(nèi)容刪除，如果刪除的話，則導(dǎo)致后續(xù)依賴于這個位置的其他值就都無法尋找到了，所以只能進行“偽刪除”(通過給元素設(shè)置狀態(tài)，dummy態(tài)，表示沒有存儲具體的值但是還會用到的廢棄態(tài))

具體的PyDictObject對象中，會存在每一個元素，元素的定義是：

typedef struct{

Py_ssize_t me_hash;

PyObject *me_key;

PyObject *me_value;

}PyDictEntry;

每一個元素有三種狀態(tài)，分別是：unused、active、dummy

狀態(tài)

具體含義

unused

me_key=Null,me_value=Null

active

me_key!=Null,me_value!=Null

dummy

me_key=dummy,me_value=Null

PyDictObject對象的定義：

#define PyDict_MINSIZE 8

typedef struct _dictobject PyDictObject;

struct _dictobject{

PyObject_HEAD

Py_ssize_t ma_fill;? //元素個數(shù): active+dummy

Py_ssize_t ma_used;? //元素個數(shù): Active

Py_ssize_t ma_mask;

PyDictEntry *ma_table;

PyDictEntry *(*ma_lookup) (PyDictEntry *mp, PyObject *key, long hash);

PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE];

}

其中各個字段的含義如下：ma_fill域中維護著從PyDictObject對象創(chuàng)建開始直到現(xiàn)在為止所有曾經(jīng)及正在處于active態(tài)的entry個數(shù)；ma_used域中維護著當(dāng)前正處于Active態(tài)的entry個數(shù)；ma_smalltable的PyDictEntry的數(shù)組，表示的是當(dāng)創(chuàng)建一個PyDictObject對象的時候，至少創(chuàng)建PyDict_MINISIZE個entry被創(chuàng)建(這個數(shù)量在程序中定義是8個，這個數(shù)量是經(jīng)過長期的經(jīng)驗所得來的值)；ma_table是指向一塊區(qū)域的，如果entry的數(shù)量不超過8個，那么這個指針就指向了ma_smalltable的地址，如果超過了8個，就需要申請一塊大的內(nèi)存，并且ma_table指向這塊大的內(nèi)存

三、Dict的操作實現(xiàn)原理(包括插入、刪除、以及緩沖池等)

首先介紹：PyDictObject對象的元素搜索策略：

有兩種搜索策略，分別是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在對于PyStringObject進行搜索時的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要邏輯是：

(1)對第一個entry的查找：

a)根據(jù)hash值獲得entry的索引

b)若entry處于unused態(tài)，則搜索結(jié)束；若entry所指向的key與搜索的key相同，則搜索成功

c)若當(dāng)前entry處于dummy態(tài)，則設(shè)置freeslot(這里的freeslot是可以返回作為下一個立即可用的地址來存儲entry)

d)檢查Active態(tài)的entry，若其key所指向的值與搜索的值相同，則搜索成功

(2)對剩余的探測鏈中的元素的遍歷查找：

a)根據(jù)所采用的探測函數(shù)，獲得探測鏈上的下一個待檢查的entry

b)檢查到一個unused態(tài)的entry，表明搜索失敗：

如果freeslot不為空，則返回freeslot；否則返回unused態(tài)的entry

c)檢查entry的key與所搜索的key的引用是否相同，相同則搜索成功，返回entry

d)檢查entry的key與所搜索的key的值是否相同，相同則搜索成功，返回entry

e)遍歷過程中，發(fā)現(xiàn)dummy態(tài)的entry，且freeslot未設(shè)置，則設(shè)置freeslot

接下來是：PyDictObject對象的元素插入與刪除的策略：

需要首先用到搜索策略，搜索成功，則直接將值進行替換，搜索失敗，返回unused態(tài)或dummy態(tài)的entry，設(shè)置key、value和hash值，并且根據(jù)目前插入的元素情況進行ma_table的大小的調(diào)整(調(diào)整的依據(jù)就是裝載率，根據(jù)是否大于2/3來進行調(diào)整)；刪除也是類似，先計算hash值，然后搜索相應(yīng)的entry，搜索成功，刪除entry中維護的元素，將entry從Active態(tài)修改為dummy態(tài)

在PyDictObject的實現(xiàn)過程中，會用到緩沖池，在PyDictObject對象被銷毀的時候，才開始接納被緩沖的PyDictObject對象，定義的緩沖池可接納的對象數(shù)量是80個，創(chuàng)建新PyDictObject對象的時候，如果緩沖池中有，則可以直接從緩沖池中取出使用

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python dict hash_【python-dict】dict的使用及实现原理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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