8.1.1 数据存储和检索
数据访问的基本方式是基于存储位置。
找到数据的存储位置，称为检索。
概述
数据检索牵涉两个方面，一是已存储的数据集合，二是用户检索时提供的信息。检索可以是确定特定数据是否存在于数据集中；也可以是找到与所提供信息相关的数据。后一方式中，用户提供的信息被看作检索码或关键码。关键码作为数据的一部分，存储在数据集里，这就是基于关键码的数据存储和检索。
作为检索基础的关键码，通常是数据项的某种(可能具有唯一性)特征，可以是数据内容的一个组成部分；也可以是专门为数据检索建立的标签，例如学生的学号。
下面的讨论都是基于这样的基本假设：需要存储的数据元素由两部分组成，一是与检索有关的关键码，二是与之关联的数据。
字典操作和效率
实际中使用的字典可以分为两类：
1）静态字典：创建之后，字典内容和结构都不再变化，主要操作只有检索。
2）动态字典：创建之后，字典内容或结果一直处于动态变动之中，除检索操作之外，还有数据项的插入和删除等。
在字典检索中，要么检索成功要么检索失败。有关检索效率的评价标准，通常考虑在一次完整检索过程中比较关键码的平均次数，即平均检索长度。
字典和索引
索引：从关键码到数据存储位置的映射。
8.1.2 字典实现的问题
字典抽象数据类型
各种字典中都不应该允许修改关键码。
字典元素：关联
基于基本假设，一个数据项包括关键码和数据两部分，可以看成一个二元组，称之为关联。
下面定义一个关联对象的类：
1 class Assoc: 2 def __init__(self, key, value): 3 self.key = key 4 self.value = value 5 6 # python解释器遇到"<"就会去类里找该方法 7 def __lt__(self, other): 8 return self.key < other.key 9 10 def __le__(self, other): 11 return self.key <= other.key 12 13 def __str__(self): 14 return 'Assoc({0},{1})'.format(self.key, self.value)
字典的实现
一个细节。字典插入有一个特殊情况：要求插入的关键码已经在字典里了。常见处理方式包括修改已有关键码对应的值，或者插入一个新数据项，或者报错。与之对应，执行删除操作时，可能未找到相应项，或者存在多个关键码相同的项。如何处理视需求而定。
下面采用较简单的方式：如果插入时遇到关键码相同的项，就修改对应值；如果删除时没找到相应项，就什么都不做。