ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル 効率的なデータの保存と取得のために、Python はどのように辞書を実装するのでしょうか?

効率的なデータの保存と取得のために、Python はどのように辞書を実装するのでしょうか?

Dec 16, 2024 am 07:11 AM

How Does Python Implement Its Dictionaries for Efficient Data Storage and Retrieval?

Python 辞書: 実装の探索

Python 辞書は言語の不可欠な部分であり、開発者に効率的な保存方法を提供します。そしてデータを管理します。基礎となる実装を理解することで、その機能とパフォーマンス特性を明らかにすることができます。

その中核として、Python の組み込み辞書型はハッシュ テーブルとして実装されます。この構造は、数学関数 (ハッシュ関数) を利用して、辞書のキーをテーブル内の対応するインデックス、つまり「スロット」にマップします。ハッシュ関数は、それぞれのキーに一意のスロットがあることを保証するため、キーの検索および挿入操作中の競合を防ぎます。

Python では、ハッシュ テーブルは連続したメモリ ブロックとして編成され、各スロットには 1 つのスロットが含まれます。キーのハッシュ、キー自体、および関連する値の 3 つの値のタプルで構成されるエントリ。これにより、辞書のサイズに関係なく、インデックスによる定数検索が可能になります。

2 つの異なるキーが同じハッシュ値を共有するときに発生するハッシュの衝突を解決するために、Python 辞書はオープン アドレス指定を採用しています。この手法では、空のスロットが見つかるまでハッシュ テーブルを順番に検索し、それが衝突するエントリの保存場所になります。プローブ プロセスは、疑似ランダム アルゴリズムによってガイドされ、テーブル内のエントリが均等に分散されるようにします。

Python ハッシュ テーブルの初期サイズは 8 スロットに設定され、エントリの数が増えるたびに以前のサイズの 2 倍に増加します。テーブルの容量の 3 分の 2 を超えています。この戦略は、衝突の数を制限し、高速な検索と挿入を保証することで、最適なパフォーマンスを維持するのに役立ちます。

要約すると、Python の組み込み辞書は、オープン アドレス指定の衝突解決を備えたハッシュ テーブルとして実装されます。この構造により、インデックスベースの高速検索によるキーと値のペアの効率的な保存と取得が可能になります。実装の詳細を理解すると、辞書のパフォーマンスと最適化戦略についての洞察が得られます。

以上が効率的なデータの保存と取得のために、Python はどのように辞書を実装するのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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