今天看了一些python的字典和集合的文章，发觉底层有些东西自己不是很清楚，关于哈希和内存，网上搜了很多发现都是零星的说明，包括csdn里面都是很多杂乱的记录。通过自己搜集点东西把基础用法和实现原理都整理一下。有时自己遇到问题总想着先放下往下面看，最后一拖再拖也该把问题忘记了，更多时候应该以深度优先，把眼把前的问题整理、理解清楚。

一、字典

字典是一种键---值映射类型，字典是一种随机存储类型，通过键可以迅速地查找到对应的值。

1、创建与初始化

创建：
info = {}         #性能上更优于dict(),原因为{}直接调用底层的C语言关键字，#dict()是一个回调函数info = dict()list_a = ["str_1","str_2","str_3"]
list_b = [1,2,3]
dic_from_list = dict(zip(list_a,list_b)) #{"str_1":1,"str_2":2,"str_3":3}初始化：
info = {"key_str":value}
info = dict(key_str = value)

性能上更优于dict(),原因为{}直接调用底层的C语言关键字，dict()是一个回调函数

https://www.cnblogs.com/xiaoerlang/p/10361001.html

这里引用一下，别人的相关内容，通过dis模块查看两种初始化方式的字节码，发现dict()是执行了一次函数调用工程，二者的执行时间也可以比较。关于dis和字节码我在另一篇文章进行介绍。

import dis
dis.dis("{ }")
<123>           32032
dis.dis("dict()")
LOAD_CONST      25449 (25449)
LOAD_GLOBAL     10536 (10536

from timeit import timeit
timeit("d = dict()")
0.14620208740234375
timeit("d={}")
0.04514813423156738

前面说到字典是键-值对，具有O(1)复杂度的查找复杂度，这里说明一下其中的实现原理即为通过将键值(key)通过哈希函数，获得哈希值，对一个哈希表（也叫散列表）长度取余，对应到该表中的某个具体下标中，将其“值”value存储其中。其中dict的查找、删除都是同样的操作。 哈希就会存在哈希冲突，也就是取余数后，如果两个不同键值得东西找到了相同位置，python通过开放寻址方法来寻找可插入的地方。（注：哈希冲突还有一种链接法解决，这里我还没搞懂。写完这块有空学习一下原理 https://foofish.net/python_dict_implements.html

这里再次借鉴下别人的东西，大家对我某些说法存在迷惑时，可以再对照这篇文章看一下。

二、集合set

set是一个无序且不重复的集合，集合也是通过哈希函数进行映射，将不同的键值存储到不同的位置。其实现原理上与dict一致，需要重点说明的一句是，在当哈希表中的数量过多时，需要扩充哈希表的长度，这个过多一般是指大于总长度的2/3时。

关于set的初始化：

s = set()

s = {11,22,33} 且{}用于创建空字典，不能用于创建空集合

s = set(['a','b','c']) 采用list进行创建

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