Python 字典实现原理

伪代码

a = {}
a['key1'] = 1
a['key2'] = 6
del a ['key1']

底层实现

1. Python解释器 执行 a ={}
   Python解释器读到这里，比如会给5个连续的内存空间，有5个连续的内存地址，可以放数据
2. Python解释器 执行 a[‘key1’] = 1
   这里，Python解释器会对key1进行哈希运算，得到一个十位进制的哈希值，因为是5个位置，所以会对5取，就会得到0,1,2,3,4 五个位置，比如key1取余得到 1 ，就会把值放进1位置上，这就叫哈希位置映射也叫hashmap，但是会有一种情况，就是两个key有可能算出一样的哈希值
3. Python解释器 执行a[‘key123’] = 6
   也有可能算出位置1，但是位置1被占据了 ，这时候解析器会把key123哈希出来的值，再加上key1的位置1，再进行哈希，再取余，就能得到一个新地址，放进去。
   删除值呢？
   比如删除
4. Python解释器 执行 del a = [‘key1’]
   那么在查找a[‘key123’]时候，因为哈希出来的位置一样，但是位置里的内容为空，那么会找不出值，发送keyerror，如何解决？
   删除时候，不会真删除，而是会在这个位置加上标记，此处有人来过，那么就会再拿出这个位置的索引值，再进行一次哈希，找到位置，就能找出这个准确的值了，这就是解决哈希碰撞的方法。

字典扩容

字典的扩容，是一旦少于总容量的三分之一，就会进行扩容，位置重新排，因为总长度变了，如果数据量一旦大起来，就浪费很大的三分之一，这也是这套算法的缺点之一，用空间换取时间。所以字典不能做大数据存储。

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