字典的底层基于哈希表，通过哈希函数将键映射到数组索引实现O(1)平均时间复杂度的查找。当不同键映射到同一位置时发生哈希冲突，主要采用开放寻址法解决，如CPython 3.6+使用的混合策略，结合紧凑entries数组与稀疏索引数组提升缓存效率。为维持性能，字典在负载因子过高时触发扩容，即重建更大数组并重新哈希所有元素，虽瞬时开销大但均摊后仍为O(1)。可作为键的对象必须是可哈希的，即具备不变的__hash__()和__eq__()方法，如int、str、tuple等不可变类型，而list、dict等可变类型因哈希值不恒定不可作键。
字典（Dict）的底层实现，核心在于其作为一种哈希表（Hash Table）的数据结构。它通过将键（key）映射到内存中的特定位置来存储值（value），从而实现极快的查找、插入和删除操作。这种映射依赖于一个哈希函数，它能将任意键转换成一个固定大小的整数，即哈希值，进而用于计算存储位置。
解决方案
理解字典的底层，就像是揭开一个魔术的秘密。它最根本的原理是利用哈希函数将键“散列”到一个数组的索引上。当你把一个键值对放进字典时，字典会先计算键的哈希值，然后根据这个哈希值确定它在内部数组（我们通常称之为“桶”或“槽”）中的位置。理想情况下，不同的键会散列到不同的位置，这样查找时就能直接通过键的哈希值跳到对应的位置，直接取出值，这也就是它能达到平均O(1)时间复杂度的奥秘。
然而，现实并非总是如此理想。不同的键可能会计算出相同的哈希值，或者哈希值经过取模运算后指向了同一个数组索引，这就是所谓的哈希冲突。字典的实现必须有一套机制来优雅地处理这些冲突，否则它的性能优势就会荡然无存。常见的冲突解决策略包括开放寻址法（Open Addressing）和链表法（Chaining）。Python的字典（特指CPython 3.6+）采取了一种混合且高度优化的开放寻址策略，它在内部维护了一个紧凑的项数组和一个稀疏的索引数组，以提高缓存局部性和内存效率。
当字典中的元素越来越多，哈希冲突的概率也会随之上升，导致查找效率下降。为了维持高效性能，字典会在达到一定“负载因子”（即已用槽位与总槽位的比例）时进行扩容（Resizing/Rehashing）。扩容意味着创建一个更大的内部数组，然后将所有现有的键值对重新计算哈希值并插入到新数组中。这个过程虽然会暂时消耗较多资源，但在均摊分析下，每次操作的平均时间复杂度依然保持在O(1)。
为什么Python字典的查找速度如此之快？
字典的查询速度之所以能达到惊人的平均O(1)，其核心在于哈希函数和直接寻址的巧妙结合。想象一下，你有一个巨大的图书馆，里面的书没有按照书名首字母排序，而是每本书都有一个独一无二的“定位码”。你拿到这个码，就能直接走到对应的书架和位置，瞬间找到那本书。字典的工作方式与此类似。
当我们尝试通过一个键（Key）去查找对应的值（Value）时，Python会首先调用该键的
__hash__()
方法，得到一个整数哈希值。这个哈希值随后会被用来计算在字典内部存储结构中的具体索引位置。如果哈希函数设计得足够好，能够将不同的键均匀地分布到不同的索引上，那么绝大多数情况下，我们只需一次计算和一次内存访问就能直接定位到目标数据。这就像是拥有了一张完美的地图，指引你直接到达目的地，省去了逐个比较的繁琐过程。
当然，“平均O(1)”的说法也暗示了存在“最坏情况”。如果哈希函数设计不佳，或者键的分布非常极端，导致大量冲突，那么查找效率可能会退化到O(N)——需要遍历所有冲突的元素。但Python的哈希函数经过精心设计和优化，加上其冲突解决策略，使得这种情况在实际应用中极为罕见。此外，现代CPU的缓存机制也对字典的性能贡献良多，特别是CPython 3.6+引入的紧凑型字典，能够更好地利用CPU缓存，进一步加速了数据访问。
字典在处理哈希冲突时有哪些策略？
哈希冲突是哈希表设计中不可避免的问题，因为键空间通常远大于存储空间。当两个不同的键经过哈希函数计算后，指向了同一个存储位置时，我们就需要一套策略来解决这个“撞车”问题。Python字典主要依赖的是开放寻址法（Open Addressing）。
在开放寻址法中，如果计算出的索引位置已经被占用，字典不会在这个位置上额外开辟空间（比如链表），而是会按照某种预设的“探测序列”去寻找下一个空闲的槽位。最简单的是线性探测，即依次检查下一个、再下一个位置，直到找到一个空位。例如，如果位置
i
被占用，就尝试
i+1
,
i+2
,
i+3
… 直到找到空位。当查找时，如果当前位置的键与目标键不匹配，也会沿着相同的探测序列继续查找，直到找到匹配的键或遇到空位（表示键不存在）。
这种方法的优点是内存利用率高，因为所有元素都直接存储在主数组中，没有额外的指针开销，这也有利于CPU缓存的利用。但缺点是容易出现聚集（Clustering）现象，即连续的已占用槽位会形成一个“块”，导致后续的插入和查找都需要更长的探测序列，从而降低性能。为了缓解聚集问题，还有二次探测（步长是探测次数的平方）或双重散列（使用第二个哈希函数来确定步长）等更复杂的探测策略。
虽然Python的字典在概念上使用了开放寻址，但其具体实现（尤其是在CPython 3.6及更高版本中）更为精妙。它将哈希值、键和值存储在一个紧凑的“entries”数组中，而索引数组则存储指向这些entry的指针或索引。当发生冲突时，它会通过一个精心设计的探测序列（并非简单的线性或二次）来寻找下一个可用的索引，并利用一个特殊的“dummy”值来标记已删除的槽位，以确保查找的正确性。这种设计在保证性能的同时，也显著提升了内存效率。
字典何时会进行扩容（Rehashing），这会带来什么影响？
字典的扩容（Rehashing）是一个幕后英雄，它确保了字典在不断增长的情况下，依然能够保持高效的平均O(1)操作时间。这个过程的触发点，通常是当字典中的元素数量达到一定阈值时，也就是所谓的负载因子（Load Factor）超过了预设值。负载因子是已存储的键值对数量与字典内部总槽位数量的比例。当这个比例过高，意味着哈希冲突的概率增加，查找和插入的效率就会开始下降，因为需要进行更多的探测才能找到空位或目标元素。
一旦触发扩容，字典会执行以下步骤：
创建新表： 它会分配一个新的、更大的内部存储空间（通常是当前大小的2倍或4倍，以2的幂次增长）。重新哈希并插入： 字典会遍历旧表中所有的键值对，对每个键重新计算哈希值（因为新的表大小会影响哈希值取模后的索引），然后将它们插入到新的表中。
这个过程听起来很耗时，确实，在扩容发生的那一刻，它的时间复杂度是O(N)，其中N是字典中元素的数量。这意味着，如果你在一个循环中频繁地向一个字典添加元素，偶尔会遇到一次显著的性能停顿。然而，从整体来看，由于扩容操作发生的频率相对较低，并且每次扩容后都能提供更大的空间来容纳更多元素，所以从长远来看，每次插入操作的均摊时间复杂度依然是O(1)。
扩容带来的影响是多方面的：
性能暂时下降： 扩容瞬间会消耗CPU和内存资源，可能导致程序出现微小的卡顿。内存使用增加： 在扩容过程中，新旧两张表会同时存在于内存中，直到旧表被垃圾回收，这会暂时增加内存峰值。性能恢复与提升： 扩容完成后，由于有了更多的空闲槽位，哈希冲突的概率降低，字典的查找和插入性能会恢复到最佳状态，甚至比扩容前更优。
因此，虽然扩容是一个成本较高的操作，但它是维持字典高性能的关键机制。理解这一点，可以帮助我们在设计数据结构时，对字典的性能特性有更准确的预期，尤其是在处理大量数据插入的场景下。
哪些对象可以作为字典的键，为什么？
要成为字典的键，一个对象必须满足一个核心条件：它是可哈希的（hashable）。这意味着该对象在生命周期内，其哈希值必须保持不变，并且它需要支持相等性比较。具体来说，可哈希对象必须满足以下两个条件：
拥有
__hash__()
方法： 这个方法必须返回一个整数哈希值。重要的是，如果两个对象被认为是相等的（即
obj1 == obj2
为True），那么它们的哈希值也必须相等（即
hash(obj1) == hash(obj2)
为True）。这是哈希表正确工作的基石。拥有
__eq__()
方法： 用于判断两个对象是否相等。
为什么哈希值必须不变？这是因为字典在查找或存储键时，会先计算键的哈希值来确定其在内部数组中的位置。如果一个对象的哈希值在它作为字典键之后发生了变化，那么当你再次尝试用这个键去查找时，字典会计算出一个新的哈希值，从而定位到错误的（或根本不存在的）位置，导致找不到原本存储的值。这就像你把一本书放在了图书馆的某个位置，但书上的“定位码”自己变了，你再去查原来的码就找不到了。
基于这个原则，我们可以总结出哪些Python对象是可哈希的，哪些不是：
可哈希的对象（可以作为字典的键）：
数字类型：
int
,
float
,
complex
。它们的数值是不可变的。字符串：
str
。字符串内容创建后就不能改变。元组：
tuple
。只要元组中的所有元素都是可哈希的，那么这个元组就是可哈希的。因为元组本身是不可变的。不可变集合：
frozenset
。这是集合的不可变版本。自定义类的实例： 如果你没有重写
__hash__
和
__eq__
方法，默认情况下，实例是可哈希的（基于其内存地址）。如果你重写了
__eq__
，那么通常也需要重写
__hash__
，并确保其满足上述一致性原则。
不可哈希的对象（不能作为字典的键）：
列表：
list
。列表是可变的，你可以添加、删除或修改元素，这会导致其哈希值不稳定。字典：
dict
。字典本身也是可变的。集合：
set
。集合是可变的。自定义类的实例： 如果你重写了
__eq__
方法但没有重写
__hash__
方法，Python会默认将该实例视为不可哈希的，除非你显式地将
__hash__
设置为
None
。
理解可哈希性对于正确使用字典至关重要。它确保了字典作为一种高效的键值存储机制，能够始终准确地定位和检索数据。
以上就是字典（Dict）的底层实现原理是什么？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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