字典的本質就是 hash 表，hash 表就是通過 key 找到其 value ，平均情況下你只需要花費 O(1) 的時間復雜度即可以完成對一個元素的查找，字典是否有序，并不是指字典能否按照鍵或者值進行排序，而是字典能否按照插入鍵值的順序輸出對應的鍵值。

比如，對于一個無序字典，插入順序和遍歷的順序是不一致的：

>>> my_dict = dict()
>>> my_dict["name"] = "lowman"
>>> my_dict["age"] = 26
>>> my_dict["girl"] = "Tailand"
>>> my_dict["money"] = 80
>>> my_dict["hourse"] = None
>>> for key，value in my_dict.items():
...     print(key，value)
...
money 80
girl Tailand
age 26
hourse None
name lowman

而一個有序字典的輸出是這樣的：

name lowman
age 26
girl Tailand
money 80
hourse None

那為什么 Python3.6 之后，Python 的字典就有序了呢？

先從 Python3.6 之前說起。在 Python 3.6 之前，其數據結構如下圖所示：

由于不同鍵的哈希值不一樣，哈希表（entries）中的順序是按照哈希值大小排序的，遍歷時從前往后遍歷并不能輸出鍵值插入的順序，其表現起來就是無序的。

此外，這種方式還有一個缺點，就是如果以稀疏的哈希表存儲時，會浪費較多的內存空間，Python3.6 之后，對其進行了優(yōu)化，哈希索引和真正的鍵值對分開存放，數據結構如下所示：

indices 指向了一列索引，entries 指向了原本的存儲哈希表內容的結構。

你可以把 indices 理解成新的簡化版的哈希表，entries 理解成一個數組，數組中的每個元素是原本應該存儲的哈希結果：鍵和值。

查找或者插入一個元素的時候，根據鍵的哈希值結果取模 indices 的長度，就能得到對應的數組下標，再根據對應的數組下標到 entries 中獲取到對應的結果，比如 hash("key2") % 8 的結果是 3，那么 indices[3] 的值是 1，這時候到 entries 中找到對應的 entries[1] 既為所求的結果：

這么做的好處是空間利用率得到了較大的提升，我們以 64 位操作系統為例，每個指針的長度為 8 字節(jié)，則原本需要 8 * 3 * 8 為 192

現在變成了 8 * 3 * 3 + 1 * 8 為 80，節(jié)省了 58% 左右的內存空間，如下圖所示：

此外，由于 entries 是按照插入順序進行插入的數組，對字典進行遍歷時能按照插入順序進行遍歷，這也是為什么 Python3.6 以后的版本字典對象是有序的原因。

最后：

如果你對 Python 解釋器的實現感興趣，可以閱讀 CPython 的源碼，源碼之下無秘密，閱讀源碼也是提升自己最快的學習方式，這里推薦一個學習 CPython 的開源倉庫 CPython-Internals，圖文注釋并茂，是非常有價值的學習資源

到此這篇關于Python3.6 之后字典是有序的?的文章就介紹到這了,更多相關Python字典有序性內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論