python字典结构体 python字典的底层数据结构

python字典

• 定义
• 底层实现
• 查找对比
• python字典与redis

定义

1. 无序，可变的容器数据结构，key-value数据存储
2. key可以为数值，字符串，元组，但是唯一，value则支持多种数据类型
3. 读取速度快，时间复杂度$O(1)$

底层实现

python字典的底层实现是哈希表，即带有索引和存储空间的表
如d={},创建一个空字典，初始化一个长度为8 的C数组arr

1. 插入数据
d["name"]="jack"
首先对键- -“name”计算哈希值，然后对当前C数组arr的长度求余，
得到一个索引值，假如为5，则将当前的（哈希值，键，值）作为一个整体存入arr[5]

2.哈希碰撞
当插入的键，经过哈希计算，求余后若得到与之前一样的索引，比如5，
因此索引处已经存有数据，无法再次存入，那么就将当前的索引+ 一个偏移量，
重新计算索引位置，然后存入数据，这在python中为开放地址法
3. 扩容（可变）
当存入的数据超过总长度的2/3时，字典会成倍扩容，对旧数据根据新数组长度计
算索引，重新存入
4.更新值
d["name"]="tom"
首先计算键- "name"的哈希值，然后对当前数组总长度求余，得到索引，若索引
对应位置的数据的键==“name”，则更新它的值
5.删除
del d["name"]
计算当前键- "name" 的哈希值，求余，找到索引，删除数据，仍保持探测链，
标记此处有过数据

查找对比

列表：遍历所有数据，一个一个的比较，数据量大时，时间复杂度高
字典：对要查找的键，计算哈希值，求余运算得到索引，一步到位，查找效率高

python字典与redis

1. 哈希碰撞
   python字典–>开放地址法
   redis–>单链法，在相应索引处，垂直引出一个链表节点，存入数据
2. 扩容
   python字典$\frac {used} {length} > \frac {2} {3}$，则成倍的扩容，然后对所有的旧数据，重新计算哈希值，对新长度求余数，得到索引，存入数据
   redis哈希，$\frac {used} {length} > 5$，则必定扩容，扩容为$2^n$，且此值必须第一次超出$2*used$，然后渐进式的rehash每个键值对，即每次访问数据的时候，从新计算哈希值，求余，存入索引位置