Python の辞書実装はどのようにして効率的なキーと値の保存と取得を実現するのでしょうか?

Python の組み込み辞書実装の詳細

Python の組み込み辞書型の複雑な仕組みを理解することは、そのパフォーマンス特性を解明するために不可欠です。 Python の辞書がハッシュ テーブルとして実装されていることは一般に認識されていますが、この実装の具体的な詳細は長い間わかりにくいままでした。 Python の辞書実装の謎を明らかにしながら、包括的な旅に乗り出しましょう。

ハッシュ テーブル: 辞書の基礎

その中核では、Python の辞書はハッシュ テーブル - キーから得られたハッシュ値に基づいてデータを効率的に保存および取得するように設計されたデータ構造。ハッシュ テーブルは定数時間の検索および挿入操作を提供するため、キーと値のペアの膨大なコレクションの管理に最適です。

ハッシュ衝突への対処

迅速なアクセスを確保するには、ハッシュ テーブルは、バケットと呼ばれる固定数のスロットにキーを分散します。ただし、異なるキーが同じバケットにハッシュされると必然的に衝突が発生し、データの整合性を維持することが困難になります。 Python の辞書は、衝突を効果的に管理するために、オープン アドレッシングと呼ばれる手法を採用しています。

オープン アドレッシングとスロット構造

オープン アドレッシングでは、内部の空のスロットを調べることによって衝突が解決されます。バケツ。ハッシュ テーブル内の各バケットは一連のスロットで構成され、各バケットにはキー、そのハッシュ値、および対応する値をカプセル化するエントリが保存されます。

ハッシュとキー: 一意の識別の柱

挿入操作と取得操作の両方で、Python の辞書はハッシュとキーの両方を注意深く比較します。エントリの一意性を判断します。これらのパラメータが両方とも一致する場合、対応するエントリは、存在するか存在しないか (それぞれ挿入と検索の場合) として識別されます。

プローブ: 空のスロットの検索

衝突が発生すると、Python の辞書は探索の旅に乗り出し、空のスロット、つまりスロットが存在しないスロットが見つかるまで後続のスロットを探索します。エントリー。この調査プロセスは、適切なスロットが出現するまで継続されます。

最適な効率を実現する動的サイズ変更

超高速の検索操作を維持するために、Python の辞書には自動サイズ変更機能が装備されています。容量の 3 分の 2 に達するとトリガーされるメカニズム。このサイズ変更により、辞書の応答性を損なうことなく、増大するデータに効率的に対応できるようになります。

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