Python_数据结构_字典和集合的差异对比_字典和集合的区别

一.字典和集合基础

• 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（注意：在 3.6 中，字典有序是一个 implementation detail，在 3.7 才正式成为语言特性，因此 3.6 中无法 100% 确保其有序性），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。
• 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。
• 而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。

二.字典和集合的相同点

• 字典和集合的键和值都可以为混合类型
• 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。
• 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。

三.字典和集合的不同点

• 字典访问可以直接索引键，如果不存在，就会抛出异常。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
• 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。

d = {'b': 1, 'a': 2, 'c': 10}
# 将字典按照键排序
d_sorted_by_key = sorted(d.items(), key=lambda x:x[0])
# 将字典按照值排序
d_sorted_by_value = sorted(d.items(), key=lambda x:x[1])
print(d_sorted_by_key)      # [('a', 2), ('b', 1), ('c', 10)]
print(d_sorted_by_value)    # [('b', 1), ('a', 2), ('c', 10)]

s = {1, 4, 6, 2}
# 对集合进行排序
print(sorted(s))            # [1, 2, 4, 6]
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四.字典和集合的性能对比

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

五.字典和集合的工作原理

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。
• 而对集合来说，区别就是哈希表内没有键和值的配对，只有单一的元素了。

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。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，这种情况我们通常称为哈希冲突（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。

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。

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。

哈希冲突

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)。