Question

当键是数字时，我对python中的字典属性有疑问。在我的情况下，当我用数字键打印字典时，打印结果将按键排序，但在另一种情况下（键是字符串）字典是无序的。我想在字典中了解这条规则。

l = {"one" : "1", "two" : "2", "three" : "3"}

print(l)

l = {1: "one", 2: "two", 3: "three", 4: "four", 5: "five"}

print(l)

l = {2: "two", 3: "three", 4: "four", 1: "one", 5: "five"}

print(l)

结果：

{'three': '3', 'two': '2', 'one': '1'}

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}

Answer 1

Python使用hash table来存储字典，因此在字典或其他使用哈希函数的对象中没有排序。

但是关于散列对象中的项目索引，python根据以下代码within hashtable.c计算索引：

key_hash = ht->hash_func(key);
index = key_hash & (ht->num_buckets - 1);

因为整数的哈希值本身就是整数，所以索引是基于数字（ht->num_buckets - 1是一个常数）所以索引是按比特计算的，并且在(ht->num_buckets - 1)和数字之间。< / p>

请考虑以下使用hash-table的set示例：

>>> set([0,1919,2000,3,45,33,333,5])
set([0, 33, 3, 5, 45, 333, 2000, 1919])

对于号码33，我们有：

33 & (ht->num_buckets - 1) = 1

实际上它是：

'0b100001' & '0b111'= '0b1' # 1 the index of 33

在这种情况下，

注意 (ht->num_buckets - 1)为8-1=7或0b111。

对于1919：

'0b11101111111' & '0b111' = '0b111' # 7 the index of 1919

对于333：

'0b101001101' & '0b111' = '0b101' # 5 the index of 333

有关python哈希函数的更多详细信息，请阅读python source code中的以下引用：

未来的主要微妙之处：大多数哈希方案依赖于具有“好”哈希功能，在模拟随机性的意义上。 Python不是：它最多重要的哈希函数（对于字符串和整数）是非常规律的例：
>>> map(hash, (0, 1, 2, 3))
  [0, 1, 2, 3]
>>> map(hash, ("namea", "nameb", "namec", "named"))
  [-1658398457, -1658398460, -1658398459, -1658398462]
这不一定是坏事！相反，在一张大小为2 ** i的表中，采取   作为初始表索引的低阶i位非常快，并且存在   对于由连续的整数范围索引的词组，完全没有冲突。   当键是“连续”字符串时，大致相同。所以这   在常见情况下提供优于随机的行为，这是非常可取的。
     OTOH，当发生碰撞时，倾向于填充连续的切片   哈希表使得良好的冲突解决策略至关重要。只服用   哈希码的最后一位也很脆弱：例如，考虑一下   列表[i << 16 for i in range(20000)]作为一组键。由于int是他们自己的哈希码，并且这适合于大小为2 ** 15的dict，每个哈希码的最后15位都是0：他们 all 映射到同一个表索引。

但迎合不寻常的情况不应该减慢通常情况，所以我们只是采取   无论如何，最后的i位。其余部分取决于碰撞解决方案。如果   我们通常在第一次尝试时找到我们正在寻找的钥匙（而且，它会变成   我们通常做 - 表负载系数保持在2/3以下，所以赔率   坚定地支持我们，然后最好保留初始索引   计算污垢便宜。

密钥是数字时的python词典

1 个答案: