Python数据类型的底层细节

原文：https://blog.csdn.net/siyue0211/article/details/80560783

List

python中的列表的英文名是list，因此很容易和其它语言(C++, Java等)标准库中常见的链表混淆。事实上CPython的列表根本不是列表（可能换成英文理解起来容易些：python中的list不是list）。在CPython中，列表被实现为长度可变的数组。

从细节上看，Python中的列表是由对其它对象的引用组成的连续数组。指向这个数组的指针及其长度被保存在一个列表头结构中。这意味着，每次添加或删除一个元素时，由引用组成的数组需要该标大小（重新分配）。幸运的是，Python在创建这些数组时采用了指数过分配，所以并不是每次操作都需要改变数组的大小。但是，也因为这个原因添加或取出元素的平摊复杂度较低。

不幸的是，在普通链表上“代价很小”的其它一些操作在Python中计算复杂度相对过高。

利用 list.insert方法在任意位置插入一个元素——复杂度O(N)

（列表相关方法内部实现图解：https://mp.weixin.qq.com/s/IkFak4iYYqW7u61P7eu22g ）

Dictionary

CPython使用**伪随机探测(pseudo-random probing)的散列表(hash table)**作为字典的底层数据结构。由于这个实现细节，只有可哈希的对象才能作为字典的键。

Python中所有不可变的内置类型都是可哈希的。可变类型（如列表，字典和集合）就是不可哈希的，因此不能作为字典的键。

字典的三个基本操作（添加元素，获取元素和删除元素）的平均事件复杂度为O(1)，但是他们的平摊最坏情况复杂度要高得多，为O(N)

还有一点很重要，在复制和遍历字典的操作中，最坏的复杂度中的n是字典曾经达到的最大元素数目，而不是当前的元素数目。换句话说，如果一个字典曾经元素个数很多，后来又大大减小了，那么遍历这个字典可能会花费相当长的事件。因此在某些情况下，如果需要频繁的遍历某个词典，那么最好创建一个新的字典对象，而不是仅在旧字典中删除元素。

Set

CPython中集合和字典非常相似。事实上，集合被实现为带有空值的字典，只有键才是实际的集合元素。此外，集合还利用这种没有值的映射做了其它的优化。

由于这一点，可以快速的向集合中添加元素、删除元素、检查元素是否存在。平均时间复杂度为O(1),最坏的事件复杂度是O(n)。