Python 字典是如何解决哈希冲突的

本文主要翻译自 so 上面的问题 Why can a Python dict have multiple keys with the same hash? 下 Praveen Gollakota 的答案

  • Python 字典是通过哈希表实现的

  • 哈希表必然存在哈希冲突。比如:就算两个键存在相同的哈希值,哈希表必须要有策略用来明确两个值插入和读取

  • Python 字典使用开放寻址法解决哈希冲突(下面展开讲)(源码:dictobject.c:296-297)

  • Python 的哈希表仅仅是一块连续的内存(类似于数组,因此可以使用索引进行 O(1) 的查找)

  • 表里的每个插槽只能存储一个 entry,这是很重要的

  • 表里的每个 entry 实际上存储了三个值,这是由 C 结构实现的(详见 dictobject.h:51-56)

  • 下面是 Python 哈希表的逻辑示例图,0,1,...,i,... 这些数是对插槽的索引(仅仅只是为了说明,实际上它们并没有与表格一起存放)

    # Logical model of Python Hash table
    -+-----------------+
    0| |
    -+-----------------+
    1|      ...        |
    -+-----------------+
    .|      ...        |
    -+-----------------+
    i|      ...        |
    -+-----------------+
    .|      ...        |
    -+-----------------+
    n|      ...        |
    -+-----------------+
    
  • 新字典初始化时拥有 8 个插槽(见 dictobject.h:49)

  • 当往哈希表中添加 entry 时,我们以一些插槽开始,比如 i,它是基于对键的哈希。Cpython 使用 i = hash(key) & mask 初始化(这里 mask = PyDictMINSIZE - 1,但这不是重点),注意初始值 i 取决于对键的哈希

  • 如果该插槽是空的,entry 将会被添加到插槽中(entry 即 ),如果插槽已经被占用时怎么办呢?这常常是由于其它的 entry 拥有相同的哈希值(即哈希冲突)

  • 如果插槽被占用,CPython(包括 PyPy)会对比已占用的和将被插入的 entry 的哈希值和键(使用 == 对比而不是 is)(见:dictobject.c:337,344-345),如果两个都相同,则认为这个 entry 已经存在,继而转向下一个被插入的 entry。如果存在哈希和键中某一个不匹配,则会开始查找

  • 查找意味它会一个一个的查看插槽是否为空,以找到一个空的插槽。技术上来说,我们可以通过不断加 1,如 i+1,i+2,...一旦找到可用的就停止(即线性查找)。但是,因为某些原因(源代码的注释非常漂亮的阐明了这些原因,见 dictobject.c:33-126),CPython 使用了随机查找。在随机查找中,下一个插槽的位置是一个伪随机数,而 entry 也会被添加到找到的第一个空的插槽中。具体的算法对于本次讨论来说并不太重要(具体可以查看 dictobject.c:33-126)。重要的是当第一个空插槽被找到时,查找则停止

  • 同样的事情也发生在索引的时候,它始于初始化的值 i(i 取决于键的哈希值),如果对应的插槽所在的 entry 哈希值和键都不匹配,则会开始查找,直到找到一个匹配的插槽。如果所有的插槽都找遍了也没有找到匹配的,则会报告错误

  • 另外,字典将会在占用了 2/3 的时候重新调整大小,这会避免降低查找的速度(见 dictobject.h:64-65)

实际测试效果如下:

class HashTester(object):
    
    def __init__(self):
        self.value = 42

    def __hash__(self):
        return self.value

    def __eq__(self, other):
        return self.value == other.value
    

class HashTester2(object):

    def __hash__(self):
        return 42
>>> a = HashTester()
>>> b = HashTester()
>>> {a: 'this is a', b: 'this is b'}  # a 与 b 的 hash 和 key 都相等
{<__main__.HashTester object at 0x00000222B7A691C0>: 'this is b'}

>>> e = HashTester2()
>>> f = HashTester2()
>>> {e: 'this is e', f: 'this is f'}  # e 与 f 哈希冲突
{<__main__.HashTester2 object at 0x00000222B7A69CD0>: 'this is e', <__main__.HashTester2 object at 0x00000222B7A690A0>: 'this is f'}

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