python中字典和集合数据存储的异同分析

本文主要是介绍python中字典和集合数据存储的异同分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 字典的简单说明

字典（Dictionary）是Python中一种非常重要和常用的数据结构。以下是字典的主要特点：

字典以键值对（key-value pair）的形式存储数据。每个键（key）是唯一的，键和值（value）之间通过冒号（:）分隔，键值对之间通过逗号（,）分隔。
字典内容是可变的，这意味着可以动态地添加、修改和删除键值对。
字典是基于哈希表实现的，因此查找、插入和删除操作通常具有常数时间复杂度 $O_1$ 这使得字典在处理大量数据时非常高效。
在Python 3.7及更高版本中，字典是有序的（即插入顺序被保留），但在此之前，字典是无序的(哈希表的特性)。这意味着在较早版本中，字典中的元素没有固定的顺序。
字典的键必须是不可变的（immutable），例如字符串、数字或元组。列表和其他可变类型不能作为字典的键（键被用来计算哈希值，用作索引，所以键不能被单独更改）。
字典中是不能出现两个一样的键的，键被用来计算哈希值，用作索引，相同的会导致索引相同。

如下是一个字典的简单示例：

# 创建一个包含三个键值对的字典dict1 = {"key_1": "val_1","key_2": "val_2","key_3": "val_3"}print(dict1)print(type(dict1))print(dict1["key_1"])print(dict1["key_2"])print(dict1["key_3"])

{'key_1': 'val_3', 'key_2': 'val_3', 'key_3': 'val_3'}
<class 'dict'>
val_1
val_2
val_3

2. 集合的简单说明

集合和字典一样使用哈希表存储，直接使用 集合的元素 计算出哈希值作为索引，然后将依据索引将 集合的元素(元素本身) 进行存储，所以，集合具有，如下特点：

集合中的元素是无序的
集合中的元素是唯一的
集合本身是可以动态地添加或删除元素，但集合中的元素必须是不可变的（如字符串、数字、元组）
如下是一个集合的简单示例：

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}# 查找元素 3 是否在集合中
print(3 in my_set)  # 输出: True# 查找元素 6 是否在集合中
print(6 in my_set)  # 输出: False

True
False

3. 总结

集合和字典的共性主要在其均采用 哈希表 进行数据存储，区别是字典使用键计算哈希值，而集合直接使用元素本身计算哈希值。

4.字典和集合哈希冲突的解决办法

字典（dict）和集合（set）都是通过哈希表实现的，因此它们都需要处理哈希冲突。哈希冲突是指不同的键或元素通过哈希函数计算后得到相同的哈希值，从而映射到哈希表的同一个位置。哈希冲突主要采用开放寻址法（Open Addressing）和链地址法（Separate Chaining）来解决哈希冲突。

4.1 开放寻址法（Open Addressing）

开放寻址法通过在哈希表中探测下一个可用位置来存储冲突的元素。常见的探测方法包括线性探测、平方探测和多次哈希，工作原理如下：
- 插入元素：通过哈希函数计算出元素地址的索引。如果该地址已经有元素，则根据 探测方法 查找下一个可用位置，直到找到空地址为止。
- 查找元素：通过哈希函数计算出元素地址的索引，然后 根据探测方法 查找目标元素，直到找到目标元素或遇到空地址为止。
- 删除元素：通过哈希函数计算出元素地址的索引，然后 根据探测 方法查找并删除目标元素。

4.2 链地址法（Separate Chaining）

链地址法将每个哈希表元素地址转换为链表来存储冲突的元素。当多个键被哈希到同一个元素地址时，这些键值对会被存储在该元素地址的链表中，工作原理如下:
- 插入元素：首先通过哈希函数计算出元素地址的索引。如果该地址已经有元素，则将新元素添加到链表的末尾。
- 查找元素：通过哈希函数计算出元素地址的索引，然后遍历链表查找目标元素。
- 删除元素：通过哈希函数计算出元素地址的索引，然后遍历链表找到并删除目标元素。

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