Python 的字典（）是 Python 中最重要、最常用的数据结构之一。它的底层实现基于 哈希表（Hash Table），这使得字典在理想情况下的查找、插入和删除操作的时间复杂度都为 O(1)。 然而，Python 对哈希表的实现经过了多次优化（特别是 Python 3.6 之后）。下面我将深入浅出地解析其底层原理。 --- 1. 核心概念：哈希表与哈希函数 字典本质上是一个数组（在内存中是连续的空间），通过 哈希函数 将“键（Key）”映射到数组的“索引（Index）”上。 1. 哈希函数（Hash Function）： 当你执行 时，Python 首先计算 的哈希值：。 得到一个整数（例如 ）。 要求： 字典的 Key 必须是不可变类型（可哈希），如整数、字符串、元组；列表和字典不能作为 Key。 2. 计算索引： 哈希值通常很大，不能直接作为数组下标。Python 通过取模运算（位运算优化）将哈希值映射到数组的大小范围内。 公式大致为：。 --- 2. 解决哈希冲突（Collision） 当两个不同的 Key 计算出的索引位置相同时，就发生了哈希冲突。 Python 使用...
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