当数据没有明确的顺序时,集合(sets)和字典(dictionaries)都是理想的数据结构,一个Key唯一对应一个存储对象, Key可以是一个string,也可以是任意一个hashable的对象。
字典和集合的插入和查询的时间复杂度是O(1),需要额外的内存开销来支持,但是实际上,插入和查询的时间取决于在用的hash函数。dictionaries是Key-Value的集合,sets是一个Key的集合。
插入和查询
dictionaries和sets通过使用hash table达到O(1)的插入和查询效率。对于一个hash表,我们必须搞清楚这段连续内存里都存放了什么,当我们插入新数据时,会产生两个属性,一个是Key的hash值,另一个是这个hash值和其他值的比较,当一个数据插入,Key首先被hashed和masked,key被转化为一个List的高效索引。这个mask来确保,key的hash值可以为任意的整数,通过mask可以让hash值缩小至分配的buckets的范围内,不会越界,其实,一个mask就是一段可变的二进制值0b111, 0b11111,通过mask和hash值的位操作,截断hash值。
例如,如果一个hash表只分配了8块内存,只能存储8个对象,一个key的hash值为28975,最后的index为28975 & 0b111 = 7
当然,我们需要检查被插入的hash值对应的这块内存的状态,如果这块内存为空,我们将hash值插入列表,把对象复制进内存块,如果这块内存为in use,内存块里的值为value,那么该对象已经被添加过了,直接return,如果,内存块里的值不为value,那么,我们必须找到新的位置去存放该对象。
找到新位置的方法称为:probing,Python的probing机制引入原始hash值的高位bits因素,来帮助避免未来的hash冲突。另外, 一个评判hash表对应的数据分布情况的好坏的标准称为‘load factor’,和hash函数的熵有关。
接下来,我们看一下Python字典如何根据一个Key来确定index:
可以参考Python的源代码dictobject.c
def index_sequence(key, mask=0b111, PERTURB_SHIFT=5): perturb = hash(key) i = perturb & mask yield i while True: i = ((i << 2) + i + perturb + 1) perturb >>= PERTURB_SHIFT yield i & mask
上面的这个算法是linear probing的升级版,也是Python现在的机制,linear probing只能处理hash值的最后几位(比如mask为0b111,只能截断最后三位,意味着,当两个key的最后三位是相同时,不仅会得到相同的hash值,而且,也会得到相同的index值,算法和计算顺序无关的),对比后,Python的算法是扰乱的(perturb),每次计算index时,perturb都会变,也就是,相同的key的后几位,由于不同的计算顺序,返回不同的index,这处理了hash冲突。
别忘了我们能这么做的原因是,我们存储了原始的Key值。当查询时,通过key的hash值得到index,对比index中的key值和被查询的key值是否一致,如果一致返回对象,如果不一致,继续查询。
Resizing
当更多的元素被添加到hash表时,hash表必须调整大小来适应。事实证明,当一个hash表只是2/3被利用时,hash冲突的概率是可以接受的。所以,当hash表的存储达到这个点时,我们需要分配更大的hash表,更多的内存块被分配,mask也调整为新的长度的mask,所有旧hash表中的数据被重新添加到新hash表中,因为你mask改变了,这个操作需要重新计算所有的index,所以,调整一个大hash表的开销是十分昂贵的。
最小的dictionaries和sets的大小是8(参见Python源码dictobject.c),也就是说,当你只存储3个KeyValue时,Python的字典也会分配8个内存块。
每次resize时,当小于50000个原色时,内存每次随之递增4倍,大于50000个时,递增2倍,也就是说,无论字典和集合内存储多少个元素,分配的内存只会是如下的size:8,32,128,512,2048,8192,32768...还有很重要的一点不要忘了,我们要保障hash表只有2/3的负载,来确保可以接受的hash碰撞率。所以,当一个字典有1039个元素时,必须至少分配1039 * 5 / 3 = 1731个buckets,所以根据规则,Python将分配2048个元素。
作者:三千万星辰
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