python 字典知识点总结（快速查找插入有序）
python 字典知识点总结（快速查找插入有序）有没有能实现高效比对的数据结构呢？有！如果单纯使用数组来存放 key-value，我们需要按顺序比对数组中的每个元素，找到目的 key。当数据量很大时，这种查找效率很低。首先我们来思考一下如何从一批数据中快速查找一个元素。在计算机中，对数据的访问是基于数据的存储方式的，不同的存储方式访问效率差别很大。我们熟知的 list，底层是基于数组实现的。数组的优点在于能通过索引实现随机访问，非常快，时间复杂度为O(1)。但前提是，你需要知道被访问的元素的位置。而对于 key-value 这种关联数据，我们在应用中并不关注其存放位置。
在《RealPython 基础教程：Python 字典用法详解 》这篇文章中，我们介绍了 dict 的特性：
- dict 是存储键值对的关联容器
- dict 中的 key 是唯一的
- 可使用 dict[key] 语法来快速访问 dict 中的元素
- Python 3.6 之后的版本会保持元素添加到 dict 中的顺序
那么，Python 底层是如何支撑这些特性的呢？其运行效率如何？
我们今天就来简单探索一下 dict 在 Python 中的底层实现，并尝试结合 CPython 源码来回答上边的问题。
【基本原理】
首先我们来思考一下如何从一批数据中快速查找一个元素。
在计算机中，对数据的访问是基于数据的存储方式的，不同的存储方式访问效率差别很大。
我们熟知的 list，底层是基于数组实现的。数组的优点在于能通过索引实现随机访问，非常快，时间复杂度为O(1)。但前提是，你需要知道被访问的元素的位置。而对于 key-value 这种关联数据，我们在应用中并不关注其存放位置。
如果单纯使用数组来存放 key-value，我们需要按顺序比对数组中的每个元素，找到目的 key。当数据量很大时，这种查找效率很低。
有没有能实现高效比对的数据结构呢？有！
学过 C 的同学应该知道，C 标准库提供了一个关联容器：map。它可以高效地存取键值对，其底层是基于红黑树来实现的。红黑树是一个自平衡的二叉搜索树，查找效率很高。
那么，Python 中的 dict 是基于红黑树实现的吗？答案是否定的。
Python 为了实现更快的访问速率，采用了另一种存储结构：哈希表。
哈希表基于数组随机访问的特性，使用哈希算法来快速计算 key 的哈希值，从而定位元素在底层数组中的位置，实现元素的快速访问。
这种结构的访问效率和数组相同，但是存在一定的缺点：哈希算法无法保证对每个 key 求值结果的唯一性，因而不同的 key 可能会得到相同的存放位置。这就导致了冲突。
哈希表需要采取一定的策略来避免键冲突。当然，存在冲突的键的访问效率也会有所降低。
下面我们就来看一下 CPython 是如何通过哈希表来实现 dict 的。
【字典相关数据结构】
1，字典对象 PyDictObject
typedef struct {
PyObject_HEAD
/*字典用元素的个数*/
Py_ssize_tma_used;
/*全局唯一的版本号，会在dict被修改时发生变化*/
uint64_t ma_version_tag;
/*存放元素或元素key，承担哈希表的具体实现*/
PyDictKeysObject*ma_keys;
/*
当哈希表为组合（combined）模式时，value 存储在 ma_keys 的每个 PyDictKeyEntry 对象中，此值为 NULL。
当哈希表为分离（splitted）模式时用于存储元素的 value。
*/
PyObject **ma_values;
}PyDictObject;
每个 dict 都是一个 PyDictObject 对象。
此结构中，最重要的是 ma_keys 这个成员变量，它是实现哈希表的关键所在。
2，哈希表 PyDictKeysObject
struct _dictkeysobject {
Py_ssize_tdk_refcnt;
/* 哈希表(dk_indices)的大小，其值为 2 的乘幂. */
Py_ssize_t dk_size;
/* 用于在哈希表(dk_indices)中执行查找的函数*/
dict_lookup_func dk_lookup;
/* dk_entries 中可用 entries 的个数 */
Py_ssize_t dk_usable;
/* dk_entries 中已用 entries 的个数 */
Py_ssize_t dk_nentries;
/* 哈希表. 可动态 resize。64位系统上其最小尺寸为8，32位系统上最小尺寸为4. */
char dk_indices[];
/*"PyDictKeyEntrydk_entries[dk_usable];"*/
};
typedefstruct_dictkeysobjectPyDictKeysObject;
从名称来看，PyDictKeysObject 是用来存储字典元素的 key 的。而实际上，在组合模式下，它存储的是 key-value 对。那么，无论哪种模式，至少 key 是存储在这个对象中的。
这个对象是我们研究的重点。
PyDictKeysObject 的内存布局如下所示：
我们在上边代码中简单标注了 PyDictObject 各成员变量的含义。现在重点关注dk_indices。
dk_indices 是一个 char 类型的数组，从定义来看，这是一块裸内存。它正是哈希表真正使用的存储空间。
dk_indices 数组的前部分存放的是字典元素（键值对）在 dk_entries 中的索引值。我们可把这部分叫做：哈希表索引内存块。
根据数组大小的不同，每个索引值的类型具有不同的解释方法。
|
索引类型 |
数组大小 dk_size |
|
int8 |
dk_size <= 128 |
|
int16 |
256 <= dk_size <= 2**15 |
|
int32 |
2**16 <= dk_size <= 2**31 |
|
int64 |
dk_size >= 2**32 |
由此可见，数组越大，每个值表示的索引范围也越大。
每个索引值的取值区间为[0 dk_size*2/3]，或者为：-1（内存未被使用过），-2（内存已使用过）。
dk_indices 数组的后半部分用于存储 dict 中的元素。这段空间被解释为：PyDictKeyEntry dk_entries[dk_usable]。我们可把这部分叫做：哈希表键值对内存块。
dk_entries 中元素的个数为 dk_size 的 2/3。这个值既能有效减少 key 的冲突，也可提升内存空间的利用率。
3，字典元素
typedef struct {
Py_hash_t me_hash; /* 对 me_key 哈希值的缓存 */
PyObject *me_key;
PyObject *me_value; /* 仅当哈希表为组合模式时有意义 */
} PyDictKeyEntry;
哈希表为组合模式时，这里边存放的就是我们的键值对。
哈希表为分离模式时，仅通过 me_key 存储元素是 key。
【hash 表】
从上边数据结构的定义中，我们已经知道，dict 会将键值对存放在一块连续的内存空间 dk_indices 中。dk_indices 正是 dict 使用的哈希表。
那么， 如何理解 dk_indices 这个哈希表呢？
通常，哈希表有两种实现方式：冲突链和开放寻址。这两种方式对应的是两种解决键冲突的方法。
冲突链：将哈希值相同的 key 组织为一个链表。
哈希表只存放指向元素链表的指针，哈希值相同的元素依次追加到每个链表的尾部。
开放寻址：从哈希表中的冲突位置查找下一个可用的位置。
元素存放在哈希表中，若发现冲突，从冲突位置（如 kv1 所在位置）开始通过某种策略查找下一个可用的位置（如 kv3）。
CPython 采用的是开放寻址方式，并且使用了一种优化的存储结构。
dk_indices 数组的前部分用来存储键值对的位置索引，后部分用来存储键值对。这是一种高效紧凑的存储结构。
我们从 dictobject.c 的 insert_dict() 函数中截取一段代码，来验证这个结构。
insertdict(PyDictObject *mp PyObject *key Py_hash_t hash PyObject *value) 函数用于向字典 mp 中插入一个哈希值为 hash 的 key-value 键值对。
这个片段开头的 if (ix == DKIX_EMPTY) 表明可以将这个键值对插入哈希表的一个未曾使用过的位置（称为 slot）中。
代码接下来检查哈希表剩余空间是否可用，不足则 resize。
接下来调用 find_empty_slot() 获取 slot 在哈希表索引内存块中的位置索引 hashpos，这个函数实现了冲突算法。
通过 DK_ENTRIES 宏获取 ma_keys 中下一块可用的内存 ep，由于哈希表键值对内存块是连续的，下一块可用的内存可通过当前已存储的键值对个数 dk_nentries 加上 dk_indices 前部分的偏移计算而来。
#define DK_ENTRIES(dk) \
((PyDictKeyEntry*)(&((int8_t*)((dk)->dk_indices))[DK_SIZE(dk) * DK_IXSIZE(dk)]))
我们通过 DK_ENTRIES 的宏定义能清楚地看到它是在访问 dk_indices 的键值对内存块。
现在，我们知道了元素在哈希表索引内存块中的位置 hashpos 和在键值对内存块中的“相对位置” dk_nentries，调用 dictkeys_set_index() 即可在哈希表中设置这两者的关系：indices[hashpos] = dk_nentries.
接下来的代码对 ep 指向的内存数据进行了更新，并累加 dk_nentries。
大家可仔细体会一下这个过程。
这种存储结构，也保证了使用 key 访问元素的效率。
由 key 的哈希值能快速映射到元素在哈希表索引内存块的位置 hashpos，再由 hashpos 中保存的键值对内存块的位置偏移“索引”就可以直接访问对应的键值对。
【hash 算法和冲突算法】
实现哈希表有三个重要的元素：数据结构、hash 算法和冲突算法。
我们已经了解了数据结构。那么，CPython 使用什么 hash 算法呢？
如果你没有手动实现 __hash__ 方法，它就使用内置的 hash() 函数来计算 key 的哈希值。
CPython 采用开放寻址的方法来解决冲突。
其冲突算法如下：
首先初始化哈希表的位置索引 i，然后获取 i 处存放的键值对内存块的索引 ix。在循环中不断更新 i 并检测 ix 的值，直到 ix < 0，即此时哈希表索引内存块的 i 处代表着一个从未使用的 slot。
更新 i 的算法不太容易理解，可不用深究。
【如何保持元素插入顺序】
dict 一个有趣的特性就是会保持元素插入时的位置顺序：
>>> d={}
>>> d[3]="Three"
>>> d[1]="One"
>>> d[2]="Two"
>>> d[0]="Zero"
>>> d
{3: 'Three' 1: 'One' 2: 'Two' 0: 'Zero'}
>>>
>>> list(d.keys())
[3 1 2 0]
从上边对哈希表的分析中，我们很容易就能明白其中的原因：元素被逐个追加到键值对内存块的尾部。
当我们打印 dict，或调用其 keys() 方法时，dict 直接访问键值对内存块。因而可按照元素插入时的顺序将它们返回。
【resize】
既然 dict 使用了连续的内存块来实现哈希表，那么当插入较多元素时，其内存空间有可能不足，这时就需要扩大内存。另一方面，如果之前已分配了较大内存空间，而后执行了大量删除元素的操作，这时候也有必要减小内存，避免浪费。
static int
insertion_resize(PyDictObject *mp)
{
return dictresize(mp GROWTH_RATE(mp));
}
insertion_resize() 调用 dictresize() 来调整 dict 的大小。dictresize() 的第二个参数就是调整后的大小，这里是一个宏。在 CPython 3.9.2 中，其定义为：
#defineGROWTH_RATE(d)((d)->ma_used*3)
可以看到，dict 的大小会被调整为原来已使用（包含有效键值对）内存的 3 倍。
这个调整幅度还是蛮大的，其好处是可以避免频繁 resize。
【结语】
本文简单介绍了 Python 字典的底层数据结构和实现算法，通过使用内存优化的哈希表，dict 很好地支持了快速查找和插入有序等特性。这种数据结构设计方法非常很值得我们在开发中借鉴使用。
预告：我们接下来会使用纯 Python 代码来模拟 dict 的实现。
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