Python核心字典和集合
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python核心字典和集合相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
除了列表和元组，接下来看看两个同样很常见并且很有用的数据结构：字典(dict)和集合(set)
字典和集合在Python被广泛使用，并且性能进行了高度优化，其重要性不言而喻
一、字典和集合基础
1.1 什么是字典和集合
- 那什么是字典呢？
字典是一系列由键(key)和值(value)配对组成的元素的集合，在 Python3.7+字典被确定为有序，而3.6之前是无序的，其长度大小可变，元素可以任意地删减和改变
python3.7后字典变成有序
python3.5之前，创建字典保存：hash(key)、key的内存地址、value的内存地址3个值来保存一个键值对，因此底层是一个二维数组，各个键值对存放的位置由hash(key)取余后得出，因此存放位置不是按顺序的
python3.7之后，字典底层是2个数组，一个为一维数组，存放hash(key)取余后的值作为数组的索引，对应索引位置存放键值对在二维数组的索引位置。因此二维数组是一个有序的数组
相比于列表和元组，字典的性能更优，特别是对于查找、添加和删除操作，字典都能在常数时间复杂度内完成
- 那什么是集合呢？
集合和字典基本相同，唯一的区别，就是集合没有键和值的配对，是一系列无序的、唯一的元素组合
1.2 字典和集合的创建
首先来看字典和集合的创建，通常有下面这几种方式：
d1 = {'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male'}
d2 = dict({'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male'})
d3 = dict([('name', 'jason'), ('age', 20), ('gender', 'male')])
d4 = dict(name='jason', age=20, gender='male')
d1 == d2 == d3 ==d4
True
s1 = {1, 2, 3}
s2 = set([1, 2, 3])
s1 == s2
True
这里注意，Python中字典和集合，无论是键还是值都可以是混合类型
比如下面这个例子，创建了一个元素为1，‘hello’，5.0的集合：
s = {1, 'hello', 5.0}
1.3 字典和集合的元素访问
再来看元素访问的问题
字典访问可以直接索引键，如果不存在，就会抛出异常：
d = {'name': 'jason', 'age': 20}
d['name']
'jason'
d['location']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'location'
也可以使用 get(key, default) 函数来进行索引。如果键不存在，调用get()函数可以返回一个默认值。比如下面这个示例，返回了’null’
d = {'name': 'jason', 'age': 20}
d.get('name')
'jason'
d.get('location', 'null')
'null'
说完了字典的访问，再来看集合
首先要强调的是集合并不支持索引操作，因为集合本质上是一个哈希表，和列表不一样。所以，下面这样的操作是错误的，Python会抛出异常：
s = {1, 2, 3}
s[0]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'set' object does not support indexing
想要判断一个元素在不在字典或集合内，可以用value in dict/set 来判断
s = {1, 2, 3}
1 in s
True
10 in s
False
d = {'name': 'jason', 'age': 20}
'name' in d
True
'location' in d
False
1.4 字典和集合的增删查改
当然，除了创建和访问，字典和集合也同样支持增加、删除、更新等操作
d = {'name': 'jason', 'age': 20}
d['gender'] = 'male' # 增加元素对'gender': 'male'
d['dob'] = '1999-02-01' # 增加元素对'dob': '1999-02-01'
d
{'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male', 'dob': '1999-02-01'}
d['dob'] = '1998-01-01' # 更新键'dob'对应的值
d.pop('dob') # 删除键为'dob'的元素对
'1998-01-01'
d
{'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male'}
s = {1, 2, 3}
s.add(4) # 增加元素4到集合
s
{1, 2, 3, 4}
s.remove(4) # 从集合中删除元素4
s
{1, 2, 3}
不过要注意，集合的pop()操作是删除集合中最后一个元素，可是集合本身是无序的，所以无法知道会删除哪个元素，因此这个操作得谨慎使用
1.5 字典和集合的排序
实际应用中，很多情况下需要对字典或集合进行排序，比如取出值最大的50对
对于字典，通常会根据键或值进行升序或降序排序：
d = {'b': 1, 'a': 2, 'c': 10}
# 根据字典键的升序排序
d_sorted_by_key = sorted(d.items(), key=lambda x: x[0])
# 根据字典值的升序排序
d_sorted_by_value = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
d_sorted_by_key
[('a', 2), ('b', 1), ('c', 10)]
d_sorted_by_value
[('b', 1), ('a', 2), ('c', 10)]
这里返回了一个列表，列表中的每个元素是由原字典的键和值组成的元组
而对于集合，其排序和前面讲过的列表、元组很类似，直接调用sorted(set)即可，结果会返回一个排好序的列表
s = {3, 4, 2, 1}
sorted(s) # 对集合的元素进行升序排序
[1, 2, 3, 4]
二、字典和集合性能
如文章开头所说，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
那接下来，看看字典和集合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
2.1 列表存储数据的查找
比如电商企业的后台，存储了每件产品的 ID、名称和价格。现在的需求是给定某件商品的ID，找出其价格
如果用列表来存储这些数据结构并进行查找，相应的代码如下：
def find_product_price(products, product_id):
for id, price in products:
if id == product_id:
return price
return None
products = [
(143121312, 100),
(432314553, 30),
(32421912367, 150)
]
print('The price of product 432314553 is {}'.format(find_product_price(products, 432314553)))
# 输出
The price of product 432314553 is 30
假设列表有 n 个元素，而查找的过程要遍历列表，那么时间复杂度就为 O(n)
即使先对列表进行排序，然后使用二分查找，也会需要O(logn)的时间复杂度，更何况列表的排序还需要O(nlogn)的时间
2.2 字典存储数据的查找
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。原因也很简单，刚刚提到过字典的内部组成是一张哈希表，可以直接通过键的哈希值找到其对应的值
products = {
143121312: 100,
432314553: 30,
32421912367: 150
}
print('The price of product 432314553 is {}'.format(products[432314553]))
# 输出
The price of product 432314553 is 30
类似的，现在需求变成要找出这些商品有多少种不同的价格。还用同样的方法来比较一下
2.3 列表两层循环查找
如果还是选择使用列表，对应的代码如下，其中，A和B是两层循环
同样假设原始列表有n个元素，那么在最差情况下，需要O(n^2)的时间复杂度
# list version
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)
products = [
(143121312, 100),
(432314553, 30),
(32421912367, 150),
(937153201, 30)
]
print('number of unique price is: {}'.format(find_unique_price_using_list(products)))
# 输出
number of unique price is: 3
2.4 集合两层循环查找
但如果选择使用集合这个数据结构，由于集合是高度优化的哈希表，里面元素不能重复并且其添加和查找操作只需O(1)的复杂度，那么总的时间复杂度就只有O(n)
# set version
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)
products = [
(143121312, 100),
(432314553, 30),
(32421912367, 150),
(937153201, 30)
]
print('number of unique price is: {}'.format(find_unique_price_using_set(products)))
# 输出
number of unique price is: 3
2.5 集合和列表查询性能对比
可能对这些时间复杂度没有直观的认识，可以举一个实际工作场景中的例子感受一下
下面的代码，初始化了含有100000个元素的产品，并分别计算了使用列表和集合来统计产品价格数量的运行时间：
import time
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))
## 输出
time elapse using list: 41.61519479751587
# 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))
# 输出
time elapse using set: 0.008238077163696289
可以看到，仅仅十万的数据量两者的速度差异就如此之大
事实上，大型企业的后台数据往往有上亿乃至十亿数量级，如果使用了不合适的数据结构就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
三、字典和集合的工作原理
通过举例以及与列表的对比，看到了字典和集合操作的高效性
不过，字典和集合为什么能够如此高效，特别是查找、插入和删除操作？
3.1 字典和集合内部结构
这当然和字典、集合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
- 对于字典而言，这张表存储了哈希值(hash)、键和值这3个元素
- 对于集合来说，区别就是哈希表内没有键和值的配对，只有单一的元素
3.2 老版本字典结构
先看一下老版本Python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
--+-------------------------------+
. | ...
__+_______________________________+
不难想象，随着哈希表的扩张它会变得越来越稀疏。举个例子，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']
]
3.3 新版本字典结构
这样的设计结构显然非常浪费存储空间
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，也就是下面这样新的结构：
Indices
----------------------------------------------------
None | index | None | None | index | None | index ...
----------------------------------------------------
Entries
--------------------
hash0 key0 value0
---------------------
hash1 key1 value1
---------------------
hash2 key2 value2
---------------------
...
---------------------
那么，刚刚的这个例子，在新的哈希表结构下的存储形式变成下面这样：
indices = [None, 1, None, None, 0, None, 2]
entries = [
[1231236123, 'name', 'mike'],
[-230273521, 'dob', '1999-01-01'],
[9371539127, 'gender', 'male']
]
可以很清晰地看到，空间利用率得到很大的提高
3.4 字典操作的工作原理
清楚了具体的设计结构，接着来看这几个操作的工作原理
3.4.1 插入操作
每次向字典或集合插入一个元素时，Python 会首先计算键的哈希值(hash(key))，再和mask = PyDicMinSize - 1做与操作，计算这个元素应该插入哈希表的位置index = hash(key) & mask。如果哈希表中此位置是空的，那么这个元素就会被插入其中
PyDicMinSize是啥？
entries[indices[index]]=hashcode-key-value
index是indices数组的下标索引，对应存储的值是连续的整数，也就是entries的索引
因为hash code计算出来的很可能是间隔很大的数，比如有两个数，一个计算出来的索引是1，一个计算出来的索引是100万，那么申请的数组需要100万位，这样造成大量的内存浪费
PyDicMinSize就是确定一个固定的长度，这样申请资源只申请这么大，&其实就是计算出来的值只在0~PyDicMinSize范围内
而如果此位置已被占用，Python便会比较两个元素的哈希值和键是否相等
- 若两者都相等，则表明这个元素已经存在，如果值不同，则更新值
- 若两者中有一个不相等，这种情况通常称为哈希冲突(hash collision)，意思是两个元素的键不相等，但是哈希值相等。这种情况下，Python便会继续寻找表中空余的位置，直到找到位置为止
值得一提的是，通常来说遇到这种情况，最简单的方式是线性寻找，即从这个位置开始，挨个往后寻找空位。当然，Python内部对此进行了优化，让这个步骤更加高效
3.4.2 查找操作
和前面的插入操作类似，Python会根据哈希值找到其应该处于的位置，然后，比较哈希表这个位置中元素的哈希值和键，与需要查找的元素是否相等。如果相等，则直接返回，如果不等，则继续查找，直到找到空位或者抛出异常为止
3.4.3 删除操作
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
不难理解，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。不过，这种情况下，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，这仍能保证插入、查找和删除的时间复杂度为O(1)
以上是关于Python核心字典和集合的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章