代码视界

Hanpeng Chen的个人博客

Python从小白到攻城狮(4)——字典和集合

Python python教程 字典/集合 2019/08/21 1

本文于 1755 天之前发表，文中内容可能已经过时。

在前面的一篇文章 《Python从小白到攻城狮（3）：列表和元组》中，我们学习了列表和元组，了解了其基本操作和性能比较。今天这篇文章，我们来学习两个同样很常见并且很有用的数据结构：字典（dict）和集合（set）。字典和集合在 Python 被广泛使用，并且性能进行了高度优化，其重要性不言而喻。

字典(dict)

什么是字典

字典，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，是一系列无序元素的组合，其长度大小可变，元素可以任意地删减和改变。

字典的元素是一对键(key)和值(value)的配对，和列表/元组相比，字典的性能更优，尤其是对于查找、添加和删除操作，字典都能在常数时间复杂度内完成。

字典的创建

字典的创建，通常有下面几种方式：

1
2
3
4
5
6
7
d1 = {'name': 'jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
d2 = dict({'name': 'jack', 'age': 20, 'gender': 'male'})
d3 = dict([('name', 'jack'), ('age', 20), ('gender', 'male')])
d4 = dict(name='jack', age=20, gender='male')

d1 == d2 == d3 == d4
True # 返回True，说明创建的4个字典是一样的

元素访问

刚才我们学习了如何创建字典，我们再来看元素访问的问题。字典访问可以直接索引键，如果不存在，就会抛出异常：

1
2
3
4
5
6
7
d = {'name': 'jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
d['name']
'jack'
d['location']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'location'

要避免出现key不存在的错误，我们可以通过in来判断key是否存在

1
2
3
4
5
6
d = {'name': 'jack', 'age': 20}
'name' in d
True

'location' in d
False

也可以使用dict提供的get(key, default)函数来进行索引。如果键不存在，调用get()函数可以返回None, 或者返回自己指定的一个默认值。比如下面这个示例，返回了

1
2
3
4
5
d = {'name': 'jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
d.get('name')
'jack'
d.get('location', 'null')
'null'

注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。

增、删、更新操作

字典支持增加、删除、更新等操作。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
# 增加
d = {'name': 'jason', 'age': 20}
d['gender'] = 'male' # 增加元素对'gender': 'male'
d['dob'] = '1999-02-01' # 增加元素对'dob': '1999-02-01'
d
{'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male', 'dob': '1999-02-01'}

# 更新
d['dob'] = '1998-01-01' # 更新键'dob'对应的值 

# 删除
d.pop('dob') # 删除键为'dob'的元素对
'1998-01-01'
d
{'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male'}

排序

对于字典，我们通常会根据键或值，进行升序或降序排序：

1
2
3
4
5
6
7
d = {'b': 1, 'a': 2, 'c': 10}
d_sorted_by_key = sorted(d.items(), key=lambda x: x[0]) # 根据字典键的升序排序
d_sorted_by_value = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1]) # 根据字典值的升序排序
d_sorted_by_key
[('a', 2), ('b', 1), ('c', 10)]
d_sorted_by_value
[('b', 1), ('a', 2), ('c', 10)]

当然，因为字典本身是无序的，所以这里返回了一个列表。列表中的每个元素，是由原字典的键和值组成的元组。

集合(set)

什么是集合

集合和字典类似，也是一组key的集合，但是不存储value。由于key不能重复，所以集合是一系列无序的、唯一的元素组合。

集合的创建

1
2
3
4
s1 = {1, 2, 3}
s2 = set([1, 2, 3])
s1 == s2
True

操作

集合并不支持索引操作，因为集合本质上是一个哈希表，和列表不一样。所以，下面这样的操作是错误的，Python 会抛出异常：

1
2
3
4
5
s = {1, 2, 3}
s[0]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'set' object does not support indexing

和字典一样，我们可以通过in来判断一个元素是否在集合中。

1
2
3
4
5
s = {1, 2, 3}
1 in s
True
10 in s
False

集合也同样支持增加、删除、更新等操作。
s.add(x)：将元素 x 添加到集合 s 中，如果元素已存在，则不进行任何操作。

update()： 方法用于修改当前集合，可以添加新的元素或集合到当前集合中，如果添加的元素在集合中已存在，则该元素只会出现一次，重复的会忽略。

s.remove( x )：将元素 x 从集合 s 中移除，如果元素不存在，则会发生错误。

s.discard(x)：移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
s = {1, 2, 3}
s.add(4) # 增加元素 4 到集合
s
{1, 2, 3, 4}

# update()方法
s = {1, 2, 3}
s1 = {3, 4, 5}
s.update(s1)
print(s)
{1, 2, 3, 4, 5}

s.remove(4) # 从集合中删除元素 4
s
{1, 2, 3}
s.remove(6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 6

s.discard(6)

不过要注意，集合的 pop() 操作是删除集合中最后一个元素，可是集合本身是无序的，你无法知道会删除哪个元素，因此这个操作得谨慎使用。

排序

而对于集合，其排序和前面讲过的列表、元组很类似，直接调用 sorted(set) 即可，结果会返回一个排好序的列表。

1
2
3
s = {3, 4, 2, 1}
sorted(s) # 对集合的元素进行升序排序
[1, 2, 3, 4]

字典和集合性能

字典和集合是进行过性能高度优化的数据结构，特别是对于查找、添加和删除操作。那接下来，就来看看，它们在具体场景下的性能表现，以及与列表等其他数据结构的对比。

比如电商企业的后台，存储了每件产品的ID、名称和价格。现在的需求是，给定某件商品的ID，我们要找出其价格。

如果我们用列表来存储这些数据结构，并进行查找，相应的代码如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
def find_product_price(products, product_id):
    for id, price in products:
        if id == product_id:
            return price
    return None 
     
products = [
    (143121312, 100), 
    (432314553, 30),
    (32421912367, 150) 
]
 
print('The price of product 432314553 is {}'.format(find_product_price(products, 432314553)))
 
# 输出
The price of product 432314553 is 30

假设列表有 n 个元素，而查找的过程要遍历列表，那么时间复杂度就为 O(n)。即使我们先对列表进行排序，然后使用二分查找，也会需要 O(logn) 的时间复杂度，更何况，列表的排序还需要 O(nlogn) 的时间。

但如果我们用字典来存储这些数据，那么查找就会非常便捷高效，只需 O(1) 的时间复杂度就可以完成。原因也很简单，刚刚提到过的，字典的内部组成是一张哈希表，你可以直接通过键的哈希值，找到其对应的值。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
products = {
  143121312: 100,
  432314553: 30,
  32421912367: 150
}
print('The price of product 432314553 is {}'.format(products[432314553])) 
 
# 输出
The price of product 432314553 is 30

类似的，现在需求变成，要找出这些商品有多少种不同的价格。我们还用同样的方法来比较一下。

如果还是选择使用列表，对应的代码如下，其中，A 和 B 是两层循环。同样假设原始列表有 n 个元素，那么，在最差情况下，需要 O(n^2) 的时间复杂度。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
# list version
def find_unique_price_using_list(products):
    unique_price_list = []
    for _, price in products: # A
        if price not in unique_price_list: #B
            unique_price_list.append(price)
    return len(unique_price_list)
 
products = [
    (143121312, 100), 
    (432314553, 30),
    (32421912367, 150),
    (937153201, 30)
]
print('number of unique price is: {}'.format(find_unique_price_using_list(products)))
 
# 输出
number of unique price is: 3

但如果我们选择使用集合这个数据结构，由于集合是高度优化的哈希表，里面元素不能重复，并且其添加和查找操作只需 O(1) 的复杂度，那么，总的时间复杂度就只有 O(n)。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
# set version
def find_unique_price_using_set(products):
    unique_price_set = set()
    for _, price in products:
        unique_price_set.add(price)
    return len(unique_price_set)        
 
products = [
    (143121312, 100), 
    (432314553, 30),
    (32421912367, 150),
    (937153201, 30)
]
print('number of unique price is: {}'.format(find_unique_price_using_set(products)))
 
# 输出
number of unique price is: 3

可能你对这些时间复杂度没有直观的认识，我可以举一个实际工作场景中的例子，让你来感受一下。

下面的代码，初始化了含有 100,000 个元素的产品，并分别计算了使用列表和集合来统计产品价格数量的运行时间：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
import time
id = [x for x in range(0, 100000)]
price = [x for x in range(200000, 300000)]
products = list(zip(id, price))
 
# 计算列表版本的时间
start_using_list = time.perf_counter()
find_unique_price_using_list(products)
end_using_list = time.perf_counter()
print("time elapse using list: {}".format(end_using_list - start_using_list))
## 输出
time elapse using list: 70.1450754
 
# 计算集合版本的时间
start_using_set = time.perf_counter()
find_unique_price_using_set(products)
end_using_set = time.perf_counter()
print("time elapse using set: {}".format(end_using_set - start_using_set))
# 输出
time elapse using set: 0.019779799999994907

你可以看到，仅仅十万的数据量，两者的速度差异就如此之大。事实上，大型企业的后台数据往往有上亿乃至十亿数量级，如果使用了不合适的数据结构，就很容易造成服务器的崩溃，不但影响用户体验，并且会给公司带来巨大的财产损失。

字典和集合的工作原理

我们通过举例以及与列表的对比，看到了字典和集合操作的高效性。不过，字典和集合为什么能够如此高效，特别是查找、插入和删除操作？

这当然和字典、集合内部的数据结构密不可分。不同于其他数据结构，字典和集合的内部结构都是一张哈希表。

  • 对于字典而言，这张表存储了哈希值（hash）、键和值这 3 个元素。
  • 而对集合来说，区别就是哈希表内没有键和值的配对，只有单一的元素了。

我们来看，老版本 Python 的哈希表结构如下所示：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
--+-------------------------------+
  | 哈希值 (hash)  键 (key)  值 (value)
--+-------------------------------+
0 |    hash0      key0    value0
--+-------------------------------+
1 |    hash1      key1    value1
--+-------------------------------+
2 |    hash2      key2    value2
--+-------------------------------+
. |           ...
__+_______________________________+

不难想象，随着哈希表的扩张，它会变得越来越稀疏。举个例子，比如我有这样一个字典：

1
{'name': 'mike', 'dob': '1999-01-01', 'gender': 'male'}

那么它会存储为类似下面的形式：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
entries = [
['--', '--', '--']
[-230273521, 'dob', '1999-01-01'],
['--', '--', '--'],
['--', '--', '--'],
[1231236123, 'name', 'mike'],
['--', '--', '--'],
[9371539127, 'gender', 'male']
]

这样的设计结构显然非常浪费存储空间。为了提高存储空间的利用率，现在的哈希表除了字典本身的结构，会把索引和哈希值、键、值单独分开，也就是下面这样新的结构：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Indices
----------------------------------------------------
None | index | None | None | index | None | index ...
----------------------------------------------------
 
Entries
--------------------
hash0   key0  value0
---------------------
hash1   key1  value1
---------------------
hash2   key2  value2
---------------------
        ...
---------------------

那么，刚刚的这个例子，在新的哈希表结构下的存储形式，就会变成下面这样：

1
2
3
4
5
6
indices = [None, 1, None, None, 0, None, 2]
entries = [
[1231236123, 'name', 'mike'],
[-230273521, 'dob', '1999-01-01'],
[9371539127, 'gender', 'male']
]

我们可以很清晰地看到，空间利用率得到很大的提高。

清楚了具体的设计结构，我们接着来看这几个操作的工作原理。

插入操作

每次向字典或集合插入一个元素时，Python 会首先计算键的哈希值（hash(key)），再和 mask = PyDicMinSize - 1 做与操作，计算这个元素应该插入哈希表的位置 index = hash(key) & mask。如果哈希表中此位置是空的，那么这个元素就会被插入其中。

而如果此位置已被占用，Python 便会比较两个元素的哈希值和键是否相等。

  • 若两者都相等，则表明这个元素已经存在，如果值不同，则更新值。
  • 若两者中有一个不相等，这种情况我们通常称为哈希冲突（hash collision），意思是两个元素的键不相等，但是哈希值相等。这种情况下，Python 便会继续寻找表中空余的位置，直到找到位置为止。

值得一提的是，通常来说，遇到这种情况，最简单的方式是线性寻找，即从这个位置开始，挨个往后寻找空位。当然，Python 内部对此进行了优化（这一点无需深入了解，你有兴趣可以查看源码，我就不再赘述），让这个步骤更加高效。

查找操作

和前面的插入操作类似，Python 会根据哈希值，找到其应该处于的位置；然后，比较哈希表这个位置中元素的哈希值和键，与需要查找的元素是否相等。如果相等，则直接返回；如果不等，则继续查找，直到找到空位或者抛出异常为止。

删除操作

对于删除操作，Python 会暂时对这个位置的元素，赋于一个特殊的值，等到重新调整哈希表的大小时，再将其删除。

不难理解，哈希冲突的发生，往往会降低字典和集合操作的速度。因此，为了保证其高效性，字典和集合内的哈希表，通常会保证其至少留有 1/3 的剩余空间。随着元素的不停插入，当剩余空间小于 1/3 时，Python 会重新获取更大的内存空间，扩充哈希表。不过，这种情况下，表内所有的元素位置都会被重新排放。

虽然哈希冲突和哈希表大小的调整，都会导致速度减缓，但是这种情况发生的次数极少。所以，平均情况下，这仍能保证插入、查找和删除的时间复杂度为 O(1)。

总结

字典和集合都是无序的数据结构，其内部的哈希表存储结构，保证了其查找、插入、删除操作的高效性。

所以，字典和集合通常运用在对元素的高效查找、去重等场景。

文中示例代码： python-learning

未完待续，持续更新中……

欢迎关注微信公众号： 『前端极客技术』『代码视界』
赏
支付宝打赏 微信打赏

赞赏是不耍流氓的鼓励

转载声明： 商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处 © 代码视界
Copyright © 2019 | Powered by Hexo | Theme by Snippet