python字典底层实现

Python 中的字典是一种基于哈希表实现的高效数据结构，它支持快速插入、查找和删除操作。下面简要介绍 Python 字典底层的实现原理。

1. 哈希表

Python 字典的底层实现基于哈希表，它是一种由数组和链表组成的数据结构。哈希表的基本思想是将每个键值对映射到一个唯一的位置，这个位置称为哈希桶，通过哈希桶可以快速查找、插入和删除键值对。

在 Python 中，哈希桶通过一个数组来实现，每个元素都是一个指向链表头部的指针，这个链表中存储了哈希值相同的键值对。当哈希表中的键值对数量增加时，可以动态地扩容哈希表，以保证哈希桶的利用率。

2. 哈希函数

哈希函数是将键值对映射到哈希桶的关键，它需要满足以下两个条件：

- 相同的键值对应相同的哈希桶；
- 不同的键尽可能映射到不同的哈希桶。

在 Python 中，哈希函数使用的是一种称为 MurmurHash 的算法，它能够快速计算出任意长度的输入数据的哈希值，并且哈希值的分布比较均匀，能够尽可能地避免哈希冲突。

3. 冲突处理

由于哈希函数的映射是有限的，因此不同的键值对可能会映射到同一个哈希桶中，这种情况称为哈希冲突。Python 中的哈希表通过链表来处理哈希冲突，同一个哈希桶中的键值对会被存储在一个链表中，当出现哈希冲突时，新的键值对会被插入到链表的头部，这样就能够保证查找时优先找到最近插入的键值对。

4. 字典的操作复杂度

Python 字典的操作复杂度与字典中键值对的数量和哈希桶的利用率有关。在哈希桶的利用率比较低时，字典的操作复杂度接近于常数级别，即 $O(1)$，这是由于哈希桶的利用率越低，哈希冲突的概率就越低，查找、插入和删除操作的时间复杂度也就越低。在哈希桶的利用率比较高时，字典的操作复杂度会逐渐接近于线性级别，即 $O(n)$，这是由于哈希冲突的概率增加，需要查找更多的链表节点才能找到目标键值对。