python中 字典（dict）的底层原理

在 Python 中，字典（dictionary）是一种非常常用的数据类型，用于存储键值对（key-value pairs）数据。它可以快速地查找和操作数据，具有高效的插入、删除和查找操作，也被称为哈希表（hash table）或映射（map）。

字典底层的实现原理是基于哈希表（hash table），即通过哈希函数将键映射到一个索引值，然后在这个索引值对应的位置存储键值对。这个哈希函数的设计是关键，因为它决定了如何快速地查找和操作数据。

在 Python 中，每个字典都有一个哈希表，其中存储了键值对。哈希表的结构是一个固定大小的数组，每个数组元素对应一个槽（slot），每个槽中存储一个链表（linked list），链表中存储了哈希值相同的键值对。

当添加一个新的键值对时，Python 会根据键的哈希值找到对应的槽，然后在槽对应的链表中添加一个新的节点，存储键值对。如果多个键的哈希值相同，它们会被存储在同一个链表中。

当查找一个键的值时，Python 首先计算键的哈希值，然后找到对应的槽，最后遍历链表查找键对应的值。由于哈希函数的设计，通常可以快速定位到对应的槽，因此查找操作的时间复杂度是 O(1) 或 O(n)，其中 n 是键值对的数量。

当删除一个键值对时，Python 会根据键的哈希值找到对应的槽，然后在槽对应的链表中删除节点。如果链表中只有一个节点，删除后会将槽中的值设置为 None，以便回收内存空间。

需要注意的是，在 Python 中，字典是无序的，即键值对的顺序与添加顺序无关。这是因为字典底层实现是基于哈希表的，哈希表本身就是无序的数据结构。如果需要按照特定顺序遍历字典，可以使用 sorted() 函数进行排序，或者使用 OrderedDict 类型。