你们中的任何人都可以告诉我词典结构的查找方法背后是什么 。我是说它是如何实现的？给定一个键，我们在字典中找到值。
1）我们知道并且数组查找是O（1）操作。那么字典怎么样？
2）如果我存储两个都是整数的键值对，如果有大量的这样的数据和空间是我最关心的问题吗？数组还是字典？ 例如，我可以分配一个固定大小的数组。但是键值对可能不占用整个阵列。它的大小可能是阵列的一半。但是阵列分配应该是最大的，因为我不知道某个键是否会出现。 让我澄清一下，让我们有关键值对（10,1），（20,2），（30,3）。因此，如果我使用数组，那么我必须将其大小声明为[30] [2]，尽管它只占用3个条目。所以，在这种情况下，字典会更好。不是30可以是百万。那么其他条目会占用数组中的内存吗？
答案 0 :(得分：2)
字典通常以两种方式实现，即哈希映射或二叉树。
1：如果字典是二叉树，那么搜索时间是二进制搜索，因此是O（log n）。
如果字典是哈希映射，则搜索时间为O（1）。 （对于具有相同哈希值的密钥，可能会增加到O（m））
2：你是对的，在这种稀疏数据集的情况下，字典将更好地利用空间。字典搜索的额外时间成本相对较低。
使用字典可以进一步改进使用字典搜索（如果平均情况是哈希映射中不存在的对象）。
答案 1 :(得分：2)
术语dictionary非常通用，可以指任何类型的数据结构。你也没有说它是有序字典还是无序字典。有各种各样的二叉搜索树，n-ary树，哈希表，跳过列表等。
就阵列而言，直平阵列在人口稀少时会浪费空间。但是，您可以实现多级数组。前几个级别是目录，只有叶级别有小数组。
虚拟内存页表通常以这种方式实现。
所以会发生的是像（hex）[0x123456]这样的数组索引可能会被位掩码操作分解为[0x12] [0x34] [0x56]。选择顶级目录，这是一个指向中间目录的指针数组，其中包含指向小表的指针数组。 （当然，实际上，代码必须走水平并注意丢失的目录和表而不是直接索引！这就是重点：不要将整个树实例化。）
不久前，我以这种方式在正则表达式引擎中实现了Unicode字符集，使用了几种不同深度的结构，适用于不同情况。
当然，这与您的常规new int[foo] C ++数组无关！但当然可以隐藏在看起来像数组的类后面。