字典核心底层原理(重要)

字典对象的核心是散列表。 散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做 bucket。每个 bucket 有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
由于，所有 bucket 结构和大小一致，我们可以通过偏移量来读取指定 bucket。

将一个键值对放进字典的底层过程

>>> a = {}
>>>a["name"]="Star"

假设字典 a 对象创建完后，数组长度为 8：

我们要把”name”=”Star”这个键值对放到字典对象 a 中，
　　　首先第一步：需要计算键”name”的散列值。 Python 中可以通过 hash() 来计算。

>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101' 

紧接着：
　　由于数组长度为 8(数组下标最大是7，对应二进制中的111)，所以我们可以拿计算出的散列值的最右边 3 位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字 5。我们查看偏移量 5，对应的 bucket 是否为空。
　　如果为空，则将键值对放进去。如果不为空，则依次取右边 3 位作为偏移量，即“100”，十进制是数字4，再查看偏移量为 4 的 bucket 是否为空。直到找到为空的 bucket 将键值对放进去。
　
　　流程图如下：　

扩容
　　python 会根据散列表的拥挤程度扩容。“扩容”指的是:创造更大的数组，将原有内容拷贝到新数组中。
　　接近 2/3 时，数组就会扩容。

根据键查找“键值对”的底层过程

我们明白了，一个键值对是如何存储到数组中的，根据键对象取到值对象，理解起来就简单了。

>>> a.get("name")
'Star' 

当我们调用 a.get(“name”)，就是根据键“name”查找到“键值对”，从而找到值
对象“Star”。
第一步，我们仍然要计算“name”对象的散列值：

>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101' 

和存储的底层流程算法一致，也是依次取散列值的不同位置的数字。
　　假设数组长度为8，我们可以拿计算出的散列值的最右边 3 位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字5。我们查看偏移量 5，对应的 bucket 是否为空。
　　如果为空，则返回 None。如果不为空，则将这个 bucket 的键对象计算对应散列值，和我们的散列值进行比较。
　　如果相等，则将对应“值对象”返回。如果不相等，则再依次取其他几位数字，重新计算偏移量。依次取完后，仍然没有找到。则返回 None。
　　流程图如下：
　　

用法总结：

1. 键必须可散列
   (1) 数字、字符串、元组，都是可散列的。
   (2) 自定义对象需要支持下面三点：
   A. 支持 hash()函数
   B. 支持通过__eq__()方法检测相等性。
   C. 若 a==b 为真，则 hash(a)==hash(b)也为真。
2. 字典在内存中开销巨大，典型的空间换时间。
3. 键查询速度很快
4. 往字典里面添加新建可能导致扩容，导致散列表中键的次序变化。因此，不要在遍历字典的同时进行字典的修改。