首页 > 编程笔记 > Python笔记 阅读:4,158

深入底层了解Python字典和集合,一眼看穿他们的本质!

字典和集合是进行过性能高度优化的数据结构,特别是对于查找、添加和删除操作。本节将结合实例介绍它们在具体场景下的性能表现,以及与列表等其他数据结构的对比。

例如,有一个存储产品信息(产品 ID、名称和价格)的列表,现在的需求是,借助某件产品的ID找出其价格。则实现代码如下:
def find_product_price(products, product_id):
    for id, price in products:
        if id == product_id:
            return price
    return None
products = [
    (111, 100),
    (222, 30),
    (333, 150)
]
print('The price of product 222 is {}'.format(find_product_price(products, 222)))
运行结果为:

The price of product 222 is 30

在上面程序的基础上,如果列表有 n 个元素,因为查找的过程需要遍历列表,那么最坏情况下的时间复杂度就为 O(n)。即使先对列表进行排序,再使用二分查找算法,也需要 O(logn) 的时间复杂度,更何况列表的排序还需要 O(nlogn) 的时间。

但如果用字典来存储这些数据,那么查找就会非常便捷高效,只需 O(1) 的时间复杂度就可以完成,因为可以直接通过键的哈希值,找到其对应的值,而不需要对字典做遍历操作,实现代码如下:
products = {
  111: 100,
  222: 30,
  333: 150
}
print('The price of product 222 is {}'.format(products[222]))
运行结果为:

The price of product 222 is 30


有些读者可能对时间复杂度并没有直观的认识,没关系,再给大家列举一个实例。下面的代码中,初始化了含有 100,000 个元素的产品,并分别计算出了使用列表和集合来统计产品价格数量的运行时间:
#统计时间需要用到 time 模块中的函数,了解即可
import time

def find_unique_price_using_list(products):
    unique_price_list = []
    for _, price in products: # A
        if price not in unique_price_list: #B
            unique_price_list.append(price)
    return len(unique_price_list)

id = [x for x in range(0, 100000)]
price = [x for x in range(200000, 300000)]
products = list(zip(id, price))

# 计算列表版本的时间
start_using_list = time.perf_counter()
find_unique_price_using_list(products)
end_using_list = time.perf_counter()
print("time elapse using list: {}".format(end_using_list - start_using_list))

#使用集合完成同样的工作
def find_unique_price_using_set(products):
    unique_price_set = set()
    for _, price in products:
        unique_price_set.add(price)
    return len(unique_price_set)

# 计算集合版本的时间
start_using_set = time.perf_counter()
find_unique_price_using_set(products)
end_using_set = time.perf_counter()
print("time elapse using set: {}".format(end_using_set - start_using_set))
运行结果为:

time elapse using list: 68.78650900000001
time elapse using set: 0.010747099999989018

可以看到,仅仅十万的数据量,两者的速度差异就如此之大。而往往企业的后台数据都有上亿乃至十亿数量级,因此如果使用了不合适的数据结构,很容易造成服务器的崩溃,不但影响用户体验,并且会给公司带来巨大的财产损失。

那么,字典和集合为什么能如此高效,特别是查找、插入和删除操作呢?

字典和集合的工作原理

字典和集合能如此高效,和它们内部的数据结构密不可分。不同于其他数据结构,字典和集合的内部结构都是一张哈希表:
对于之前版本的 Python 来说,它的哈希表结构如下所示:
  | 哈希值 (hash)  键 (key)  值 (value)
. |           ...
0 |    hash0      key0    value0
. |           ...
1 |    hash1      key1    value1
. |           ...
2 |    hash2      key2    value2
. |           ...
这种结构的弊端是,随着哈希表的扩张,它会变得越来越稀疏。比如,有这样一个字典:

{'name': 'mike', 'dob': '1999-01-01', 'gender': 'male'}

那么它会存储为类似下面的形式:
entries = [
['--', '--', '--']
[-230273521, 'dob', '1999-01-01'],
['--', '--', '--'],
['--', '--', '--'],
[1231236123, 'name', 'mike'],
['--', '--', '--'],
[9371539127, 'gender', 'male']
]
显然,这样非常浪费存储空间。为了提高存储空间的利用率,现在的哈希表除了字典本身的结构,会把索引和哈希值、键、值单独分开,也就是采用如下这种结构:
Indices
----------------------------------------------------
None | index | None | None | index | None | index ...
----------------------------------------------------

Entries
--------------------
hash0   key0  value0
---------------------
hash1   key1  value1
---------------------
hash2   key2  value2
---------------------
        ...
---------------------

在此基础上,上面的字典在新哈希表结构下的存储形式为:
indices = [None, 1, None, None, 0, None, 2]
entries = [
[1231236123, 'name', 'mike'],
[-230273521, 'dob', '1999-01-01'],
[9371539127, 'gender', 'male']
]
通过对比可以发现,空间利用率得到很大的提高。

清楚了具体的设计结构,接下来再分析一下如何使用哈希表完成对数据的插入、查找和删除操作。

哈希表插入数据

当向字典中插入数据时,Python 会首先根据键(key)计算出对应的哈希值(通过 hash(key) 函数),而向集合中插入数据时,Python会根据该元素本身计算对应的哈希值(通过 hash(valuse) 函数)。

例如:
dic = {"name":1}
print(hash("name"))
setDemo = {1}
print(hash(1))
运行结果为:

8230115042008314683
1

得到哈希值(例如为 hash)之后,再结合字典或集合要存储数据的个数(例如 n),就可以得到该元素应该插入到哈希表中的位置(比如,可以用 hash%n 的方式)。

如果哈希表中此位置是空的,那么此元素就可以直接插入其中;反之,如果此位置已被其他元素占用,那么 Python 会比较这两个元素的哈希值和键是否相等:

具体遇到哈希冲突时,各解决方法的具体含义可阅读《哈希表详解》一节做详细了解。

哈希表查找数据

在哈希表中查找数据,和插入操作类似,Python 会根据哈希值,找到该元素应该存储到哈希表中的位置,然后和该位置的元素比较其哈希值和键(集合直接比较元素值):

这里的找到空位,表示哈希表中没有存储目标元素。

哈希表删除元素

对于删除操作,Python 会暂时对这个位置的元素赋于一个特殊的值,等到重新调整哈希表的大小时,再将其删除。

需要注意的是,哈希冲突的发生往往会降低字典和集合操作的速度。因此,为了保证其高效性,字典和集合内的哈希表,通常会保证其至少留有 1/3 的剩余空间。随着元素的不停插入,当剩余空间小于 1/3 时,Python 会重新获取更大的内存空间,扩充哈希表,与此同时,表内所有的元素位置都会被重新排放。

虽然哈希冲突和哈希表大小的调整,都会导致速度减缓,但是这种情况发生的次数极少。所以,平均情况下,仍能保证插入、查找和删除的时间复杂度为 O(1)

编程帮,一个分享编程知识的公众号。跟着站长一起学习,每天都有进步。

通俗易懂,深入浅出,一篇文章只讲一个知识点。

文章不深奥,不需要钻研,在公交、在地铁、在厕所都可以阅读,随时随地涨姿势。

文章不涉及代码,不烧脑细胞,人人都可以学习。

当你决定关注「编程帮」,你已然超越了90%的程序员!

编程帮二维码
微信扫描二维码关注

所有教程

优秀文章