【python】 字典 与 集合 的特点，及它们背后的散列表

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字典的特点

• 键查询很快：字典类型提供了无视数据量大小的快速访问——只要字典能被装在内存里。
• 当往 dict 里添加新键而又发生散列冲突的时候，新键可能会被安排存放到另一个位置。但字典是否等价则与键的添加次序无关。
• 往字典里添加新键可能会改变已有键的顺序：无论何时往字典里添加新的键，Python 解释器都可能做出为字典扩容的决定。扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表里。这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。
  • 因此不要对字典同时进行迭代和修改。如果想扫描并修改一个字典，最好分成两步来进行：
    1. 首先对字典迭代，以得出需要添加的内容，把这些内容放在一个新字典里；
    2. 迭代结束之后再对原有字典进行更新。
• 由于字典使用了散列表，而散列表又必须是稀疏的，这导致它在空间上的效率低下。如果需要存放数量巨大的记录，那么放在由元组或是具名元组构成的列表中会是比较好的选择。
  • 在用户自定义的类型中，__slots__ 属性可以改变实例属性的存储方式，由 dict 变成 tuple 。

集合的特点

• 集合里的元素必须是可散列的。
• 集合很消耗内存。
• 可以很高效地判断元素是否存在于某个集合。
• 元素的次序取决于被添加到集合里的次序。
• 往集合里添加元素，可能会改变集合里已有元素的次序。

dict 和 set 背后：散列表

• 在具有一千万个浮点数的字典中使用 in 查找一个数花费约三分之一微秒（0.000000337s）。使用列表需要 0.01s。
• Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，所以在快要达到这个阈值的时候，原有的散列表会被复制到一个更大的空间里面。
• 内置的 hash() 方法可以用于所有的内置类型对象。如果是自定义对象调用 hash() 的话，实际上运行的是自定义的 __hash__ 。
• 如果两个对象在比较的时候是相等的，那它们的散列值必须相等。例如，如果 1 == 1.0 为真，那么 hash(1) == hash(1.0) 也必须为真。
• 从 Python 3.3 开始，str 、bytes 和 datetime 对象的散列值计算过程中多了随机的“加盐”这一步。所加盐值是 Python 进程内的一个常量，但是每次启动 Python 解释器都会生成一个不同的盐值。随机盐值的加入是为了防止 DOS 攻击而采取的 一种安全措施。
• 为了获取 my_dict[search_key] 背后的值，Python 首先会调用 hash(search_key) 来计算 search_key 的散列值，把这个值最低的几位数字当作偏移量，在散列表里查找表元（具体取几位，得看当前散列表的大小）。若找到的表元是空的，则抛出 KeyError 异 常。若不是空的，则表元里会有一对 found_key:found_value 。 这时候 Python 会检验 search_key == found_key 是否为真，如果它们相等的话，就会返回 found_value 。若发生散列冲突，则会在散列值取另一部分，来得散列表中的另一行。
• 一个可散列的对象必须满足以下要求：
  1. 支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。
  2. 支持通过 __eq__() 方法来检测相等性。
  3. 若 a == b 为真，则 hash(a) == hash(b) 也为真。 所有由用户自定义的对象默认都是可散列的，因为它们的散列值由 id() 来获取，而且它们都是不相等的。
• 如果实现了一个类的 __eq__ 方法，并且希望它是可散列的，那么它一定要有个恰当的 __hash__ 方法，保证在 a == b 为真的情况下 hash(a) == hash(b) 也必定为真。另一方面，如果一个含有自定义的 __eq__ 依赖的类处于可变的状态，那就不要在这个类中实现 __hash__方法，因为它的实例是不可散列的。