Словарь это хэш таблица

Обновлено: 02.07.2024

Описывает создание, использование и сортировку хэш-таблиц в PowerShell.

Подробное описание

Хэш-таблица, также называемая словарем или ассоциативным массивом, представляет собой компактную структуру данных, в которой хранится одна или несколько пар "ключ-значение". Например, хэш-таблица может содержать ряд IP-адресов и имен компьютеров, где IP-адреса являются ключами, а имена компьютеров — значениями, и наоборот.

В PowerShell каждая хэш-таблица является объектом Hashtable (System. Collections. Hashtable). В PowerShell можно использовать свойства и методы объектов Hashtable.

Начиная с PowerShell 3,0, можно использовать атрибут [ordered] для создания упорядоченного словаря (System. Collections. специализированные. ордереддиктионари) в PowerShell.

Упорядоченные словари отличаются от хэш-таблиц тем, что ключи всегда отображаются в порядке их перечисления. Порядок ключей в хэш-таблице не определен.

Хэш-таблицы часто используются, так как они очень эффективны для поиска и извлечения данных. Хэш-таблицы можно использовать для хранения списков и создания вычисляемых свойств в PowerShell. И PowerShell имеет командлет, ConvertFrom-StringData , который преобразует строки в хэш-таблицу.

Синтаксис

Синтаксис хэш-таблицы выглядит следующим образом:

Синтаксис упорядоченного словаря выглядит следующим образом:

Атрибут [ordered] появился в PowerShell 3,0.

Создание хэш-таблиц

Чтобы создать хэш-таблицу, следуйте приведенным ниже рекомендациям.

  • Начните хэш-таблицу со знака @ @ .
  • Заключите хэш-таблицу в фигурные скобки ( <> ).
  • Введите одну или несколько пар "ключ-значение" для содержимого хэш-таблицы.
  • Используйте знак равенства ( = ) для отделения каждого ключа от его значения.
  • Используйте точку с запятой ( ; ) или разрыв строки для разделения пар "ключ-значение".
  • Ключи, содержащие пробелы, должны быть заключены в кавычки. Значения должны быть допустимыми выражениями PowerShell. Строки должны быть заключены в кавычки, даже если они не содержат пробелов.
  • Чтобы управлять хэш-таблицей, сохраните ее в переменной.
  • При назначении упорядоченной хэш-таблицы переменной поместите атрибут [ordered] перед @ символом. Если поместить его перед именем переменной, команда завершится ошибкой.

Чтобы создать пустую хэш-таблицу в значении $hash, введите:

При создании хэш-таблицы можно также добавить в нее ключи и значения. Например, следующая инструкция создает хэш-таблицу с тремя ключами.

Создание упорядоченных словарей

Можно создать упорядоченный словарь, добавив объект типа ордереддиктионари , но самым простым способом создания упорядоченного словаря является использование [ordered] атрибута.

[ordered] Атрибут введен в PowerShell 3,0.

Поместите атрибут непосредственно перед символом "@".

Упорядоченные словари можно использовать так же, как и хэш-таблицы. Любой из этих типов можно использовать в качестве значения параметров, которые принимают хэш-таблицу или словарь (iDictionary).

Можно привести упорядоченный словарь к хэш-таблице, но нельзя восстановить упорядоченный атрибут, даже если очистить переменную и ввести новые значения. Для повторного создания заказа необходимо удалить и повторно создать переменную.

Отображение хэш-таблиц

Чтобы отобразить хэш-таблицу, сохраненную в переменной, введите имя переменной. По умолчанию хэш-таблицы отображаются в виде таблицы с одним столбцом для ключей и одной для значений.

Хэш-таблицы имеют свойства "ключи" и "значения". Используйте точечную нотацию для вывода всех ключей или всех значений.

Каждое имя ключа является также свойством хэш-таблицы, а его значением является значение свойства Key-Name. Используйте следующий формат для вывода значений свойств.

Если имя ключа конфликтует с одним из имен свойств типа HashTable, можно использовать PSBase для доступа к этим свойствам. Например, если имя ключа равно и необходимо keys вернуть коллекцию ключей, используйте следующий синтаксис:

Хэш-таблицы имеют свойство Count, которое указывает количество пар "ключ-значение" в хэш-таблице.

Таблицы хэш-таблиц не являются массивами, поэтому нельзя использовать целое число в качестве индекса в хэш-таблице, но можно использовать имя ключа для индексации в хэш-таблице. Если ключ является строковым значением, заключите имя ключа в кавычки.

Добавление и удаление ключей и значений

Чтобы добавить ключи и значения в хэш-таблицу, используйте следующий формат команды:

Например, чтобы добавить в хэш-таблицу ключ "Time" со значением "Now", используйте следующий формат инструкции.

Также можно добавить ключи и значения в хэш-таблицу с помощью метода Add объекта System. Collections. Hashtable. Метод Add имеет следующий синтаксис:

Например, чтобы добавить в хэш-таблицу ключ "Time" со значением "Now", используйте следующий формат инструкции.

Кроме того, можно добавить ключи и значения в хэш-таблицу с помощью оператора сложения ( + ), чтобы добавить хэш-таблицу в существующую хэш-таблицу. Например, следующая инструкция добавляет ключ "Time" со значением "Now" в хэш-таблицу в переменной $hash.

Можно также добавлять значения, хранящиеся в переменных.

Оператор вычитания нельзя использовать для удаления пары "ключ-значение" из хэш-таблицы, но можно использовать метод Remove объекта Hashtable. Метод Remove принимает ключ в качестве значения.

Метод Remove имеет следующий синтаксис:

Например, чтобы удалить пару "время = теперь ключ — значение" из хэш-таблицы в значении переменной $hash, введите:

Вы можете использовать все свойства и методы объектов Hashtable в PowerShell, включая Contains, Clear, Clone и CopyTo. Дополнительные сведения об объектах Hashtable см. в разделе System. Collections. Hashtable.

Типы объектов в хэш-таблицах

Следующая инструкция создает хэш-таблицу строк имени процесса и значения объекта Process и сохраняет их в $p переменной.

Можно отобразить хэш-таблицу в $p и использовать свойства Key-Name для вывода значений.

Вы можете отобразить новую пару "ключ-значение" и получить к ней доступ с помощью тех же методов, которые используются для других пар в хэш-таблице.

Ключи и значения в хэш-таблице также могут быть объектами Hashtable. Следующая инструкция добавляет пару "ключ-значение" в хэш-таблицу в $p переменной, в которой ключ является строкой, Hash2, а значение — хэш-таблицей с тремя парами "ключ-значение".

Вы можете отображать новые значения и получать к ним доступ с помощью тех же методов.

Сортировка ключей и значений

Элементы в хэш-таблице неупорядочены по отдельности. Пары "ключ-значение" могут отображаться в отдельном порядке при каждом их отображении.

Хотя хэш-таблицу нельзя отсортировать, можно использовать метод GetEnumerator хэш-таблиц для перечисления ключей и значений, а затем использовать командлет Sort-Object для сортировки перечисленных значений для вывода.

Например, следующие команды перечисляют ключи и значения в хэш-таблице в $p переменной, а затем сортируют эти ключи в алфавитном порядке.

Следующая команда использует ту же процедуру для сортировки хэш-значений в порядке убывания.

Создание объектов из хэш-таблиц

Начиная с PowerShell 3,0, можно создать объект из хэш-таблицы свойств и значений свойств.

Синтаксис выглядит следующим образом:

Этот метод работает только для классов, имеющих конструктор со значением NULL, то есть конструктор, не имеющий параметров. Свойства объекта должны быть общедоступными и настраиваемыми.

Дополнительные сведения см. в разделе about_Object_Creation.

ConvertFrom-StringData

Здесь строки особенно полезны, если значения в хэш-таблице содержат кавычки. Дополнительные сведения о строках см. в разделе about_Quoting_Rules.

Следующая команда создает строку "ключ-значение", а затем сохраняет ее в $string переменной.

Эта команда использует ConvertFrom-StringData командлет для преобразования строки Here в хэш-таблицу.

словарь-это общая концепция, которая отображает ключи на значения. Существует множество способов реализации такого сопоставления.

хэш-таблица-это конкретный способ реализации словаря.

кроме того, хеш-таблицы, еще один распространенный способ реализации словарей красно-черные деревья.

каждый метод имеет свои плюсы и минусы. Красно-черное дерево всегда может выполнить поиск в O (log N). Хэш-таблица может выполнять поиск в O (1) Время, хотя это может в зависимости от входных данных деградируйте до O(N).

словарь-это структура данных, которая сопоставляет ключи со значениями.

хэш-таблица-это структура данных, которая сопоставляет ключи со значениями, принимая хэш-значение ключа (применяя к нему некоторую хэш-функцию) и сопоставляя его с ведром, в котором хранится одно или несколько значений.

IMO это аналогично вопросу о разнице между списком и связанным списком.

для ясности может быть важно отметить, что это может быть так, что Python в настоящее время реализует их словари используют хэш-таблицы, и в будущем Python может изменить этот факт, не заставляя их словари перестать быть словарями.

"словарь" имеет несколько различных значений в программировании, как Википедия скажет вам -- "ассоциативный массив", смысл, в котором Python использует термин (также известный как" отображение"), является одним из этих значений (но" словарь данных "и" атаки словаря " в попытках угадать пароль также важны).

хэш-таблицы являются важными структурами данных; Python использует их для реализации двух важных встроенных типов данных dict и set .

Так, даже в Python вы не можете считать "хэш-таблицу" синонимом "словаря". поскольку аналогичная структура данных также используется для реализации "наборы"!-)

словарь Python внутренне реализован с помощью хэш-таблицы.

хэш-таблица всегда использует некоторую функцию, работающую со значением, чтобы определить, где будет храниться значение. Словарь (как я полагаю, вы намереваетесь это сделать) является более общим термином и просто указывает механизм поиска, который может быть хэш-таблицей или может быть реализован более простой структурой, которая не учитывает само значение при определении его местоположения хранения.

словарь реализован с использованием хэш-таблиц. На мой взгляд, разницу между 2 можно рассматривать как разницу между стеками и массивами, где мы будем использовать массивы для реализации стеков.

в большинстве языков программирования, словари предпочтительнее, чем хеш-таблицы. Каковы причины этого?

для чего это стоит, словарь и (концептуально) хэш-таблице.

если вы имели в виду " почему мы используем Dictionary<TKey, TValue> класс вместо Hashtable класса?- тогда ответ прост: Dictionary<TKey, TValue> универсального типа, Hashtable нет. Это означает, что вы получаете тип безопасности с Dictionary<TKey, TValue> , потому что вы не можете вставить в него случайный объект, и вам не нужно отбрасывать значения, которые вы берете.

общий словарь был скопирован из источника Hashtable

Dictionary >> Hashtable отличия:

Dictionary / Hashtable сходство:

  • как внутренне хеш-таблицы == быстрый доступ к данным много-деталя согласно ключу
  • как надо неизменяемые и уникальные ключи
  • ключи обоих нужно иметь GetHashCode() метод
  • ConcurrentDictionary - thread safe (можно безопасно получить доступ из нескольких потоков одновременно)
  • HybridDictionary - оптимизация производительности (для немногих деталей и также для много деталей)
  • OrderedDictionary - значения могут быть доступ через int index (в порядке добавления элементов)
  • SortedDictionary - статьи автоматически сортируются
  • StringDictionary - со строгой типизацией и оптимизирован для строки

, потому что Dictionary является общим классом ( Dictionary<TKey, TValue> ), Так что доступ к его содержимому является типобезопасным (т. е. вам не нужно бросать из Object , а ты Hashtable ).

, Dictionary реализуется как Hashtable внутри, так что технически это работает точно так же.

к вашему сведению: во .Чистая, Hashtable является потокобезопасным для использования несколькими потоками чтения и одним потоком записи, в то время как в Dictionary открытые статические члены являются потокобезопасными, но любые члены экземпляров не гарантируется потокобезопасность.

нам пришлось изменить все наши словари на Hashtable из-за этого.

люди говорят, что словарь-это то же самое, что и хэш-таблица.

вы также можете реализовать словарь со связанным списком или деревом поиска, он просто не будет таким эффективным (для некоторых показателей эффективности).

давайте рассмотрим пример:

HashTable

словарь

словарь:

возвращает/бросает исключение, если мы пытаемся найти ключ, который не существует.

это быстрее, чем хэш-таблица, потому что нет бокса и распаковки.

только общедоступные статические члены являются потокобезопасными.

словарь является общим типом, что означает, что мы можем использовать его с любым типом данных (при создании необходимо указать типы данных для обоих ключей и значения.)

пример: Dictionary<string, string> <NameOfDictionaryVar> = new Dictionary<string, string>();

- Диктивного тип-безопасная реализация Hashtable, Keys и Values строго типизированы.

Hashtable:

он возвращает null, если мы пытаемся найти ключ, который не существует.

Это медленнее, чем словарь, потому что он требует упаковки и распаковки.

все члены в хэш-таблице являются потокобезопасными,

Hashtable не является общим типом,

Hashtable-это слабо типизированная структура данных, мы можем добавлять ключи и значения любого типа.

если вы используете Dictionary<MyType, object> и всегда устанавливайте значение null чтобы имитировать тип безопасной хэш-таблицы, вы должны, возможно, рассмотреть вопрос о переключении на HashSet<T> .

класс Hashtable использует метод, называемый rehashing.

Rehashing работает следующим образом: существует набор хэш - функций, H1 . Hn, и при вставке или извлечении элемента из хэш таблица, изначально H1 используется хэш-функция. Если это приводит к столкновение, H2 вместо этого пробуется и далее до Hn при необходимости.

словарь использует метод, называемый сцепление.

при повторном хэшировании в случае столкновения хэш пересчитывается, и пробуется новый слот, соответствующий хэшу. С цепями, однако,вторичная структура данных используется для хранения любые столкновения. В частности, каждый слот в словаре массив элементов, которые соответствуют этому ведру. В случае столкновения элемент colliding добавляется в список bucket.

на Hashtable - это слабо типизированная структура данных, поэтому вы можете добавлять ключи и значения любого типа в Hashtable . The Dictionary класс является типобезопасным Hashtable реализация, а ключи и значения строго типизированы. При создании Dictionary экземпляр, необходимо указать типы данных как для ключа, так и для значения.

обратите внимание, что MSDN говорит: "класс Dictionary)>) реализован как хэш-таблицы", не " словарь)>) класс реализован как HashTable"

словарь не реализован как хэш-таблица, но он реализован в соответствии с концепцией хэш-таблицы. Реализация не связана с классом HashTable из-за использования дженериков, хотя внутренне Microsoft могла бы использовать тот же код и заменить символы типа Object с TKey и TValue.

объект Hashtable состоит из ведер, содержащих элементы коллекции. Ведро-это виртуальная подгруппа элементов в хэш-таблице,что делает поиск и извлечение проще и быстрее, чем во многих коллекциях.

класс Dictionary имеет ту же функциональность, что и класс Hashtable. Словарь определенного типа (кроме Object) имеет лучшую производительность, чем Hashtable для типов значений, потому что элементы Hashtable имеют тип Object и, следовательно, бокс и распаковка обычно происходят при сохранении или получении типа значения.

HashTable:

ключ / значение будет преобразован в тип объекта (бокса) при хранении в куче.

ключ / значение необходимо преобразовать в нужный тип при чтении из кучи.

эти операции очень дорогостоящие. Нам нужно избегать бокса / распаковки как можно больше.

словарь : общий вариант HashTable.

нет бокс/распаковка. Преобразование не требуется.

еще одно отличие, которое я могу понять:

мы не можем использовать словарь (generics) с веб-службами. Причина в том, что стандарт веб-службы не поддерживает стандарт generics.

Dictionary<> является общим типом,и поэтому он безопасен.

вы можете вставить любой тип значения в HashTable, и это иногда может вызвать исключение. Но!--1--> будет принимать только целочисленные значения, а так же Dictionary<string> принимает только строки.

Итак, лучше использовать Dictionary<> вместо HashTable .

другое важное различие заключается в том, что Hashtable является потокобезопасным. Hashtable имеет встроенную множественную безопасность потока читателя/одиночного писателя (MR/SW) которая значит что Hashtable позволяет одному писателю вместе с множественными читателями без фиксировать.

в случае словаря нет безопасности потоков; если вам нужна безопасность потоков, вы должны реализовать свою собственную синхронизацию.

дополнительная разница заключается в том, что при добавлении нескольких записей в словаре сохраняется порядок добавления записей. Когда мы получим элементы из словаря, мы получим записи в том же порядке, в котором мы их вставили. В то время как Hashtable не сохраняет порядок вставки.

Всем привет, 30 апреля в ОТУС стартует курс «Алгоритмы для разработчиков», именно к этому приурочена публикация сегодняшнего материала. Начнём.


В этой статье вы узнаете, как в Python реализованы словари.
Словари индексируются с помощью ключей, и они могут рассматриваться в качестве ассоциированных массивов. Давайте добавим 3 пары ключ/значение (key/value) в словарь:


К значениями можно получить доступ следующим образом:


Ключа “d” не существует, поэтому появится ошибка KeyError.

Словари в Python реализуются с помощью хэш-таблиц. Они представляют собой массивы, индексы которых вычисляются с помощью хэш-функций. Цель хэш-функции – равномерно распределить ключи в массиве. Хорошая хэш-функция минимизирует количество коллизий, т.е. вероятность того, что разные ключи будут иметь один хэш. В Python нет такого рода хэш-функций. Его наиболее важные хэш-функции (для строк и целочисленных значений) выдают похожие значения в общих случаях:


Будем предполагать, что до конца этой статьи мы будем использовать строки в качестве ключей. Хэш-функция в Python для строк определяется следующим образом:


Если выполнить hash(‘a’) в Python, то отработает string_hash() и вернет 12416037344 . Здесь мы по умолчанию используем 64-х разрядную машину.

Если для хранения пар значение/ключ используется массив размера Х , то для вычисления индекса ячейки пары в массиве будет использована маска, которая вычисляется как Х-1 . Такой подход делает вычисление индексов ячеек быстрым. Вероятность найти пустую ячейку достаточно высока из-за механизма изменения размера, который описан ниже. Это означает, что простое вычисление имеет смысл в большинстве случаев. Размер массива равен 8, индекс для ‘a’ будет равен: hash(‘a’) & 7 = 0 . Индекс для ‘b’ равен 2, индекс для ‘c’ – 3, индекс для ‘z’ равен 3, также как для ‘b’ , и именно здесь у нас появляется коллизия.


Как мы видим, хэш-функция в Python качественно выполняет свою работу, в случае, когда ключи последовательны, что хорошо, поскольку довольно часто приходится работать с такими данными. Однако, как только мы добавляем ключ ‘z’ , происходит коллизия, поскольку он не является последовательным по отношению к предыдущим.

Мы могли бы использовать связанный список для хранения пар, имея при этом один и тот же хэш, но это бы увеличило время поиска, и оно бы не равнялось уже в среднем O(1). В следующем разделе описывается метод разрешения коллизий, используемый для словарей в Python.

Открытая адресация

Открытая адресация – это метод разрешения коллизий, в котором используется пробирование. В случае с ‘z’ , индекс ячейки 3 уже используется в массиве, поэтому нам необходимо подыскать другой индекс, который еще не был использован. Операция добавления пары ключ/значение займет в среднем O(1), также как операция поиска.

Для поиска свободных ячеек используется последовательность квадратичного пробирования. Реализуется она следующим образом:


Рекурсия в (5*j)+1 быстро увеличивает большие различия в битах, которые не повлияли на изначальный индекс. Переменная "perturb" при этом принимает в себя другие биты хэш-кода.

Давайте из любопытства посмотрим, чтобы произойдет, если у нас будет последовательность пробирования с размером таблицы 32 и j=3.

3 -> 11 -> 19 -> 29 -> 5 -> 6 -> 16 -> 31 -> 28 -> 13 -> 2…

Вы можете узнать больше об этой последовательности пробирования, обратившись к исходному коду dictobject.c. Детальное объяснение работы механизма пробирования можно найти в верхней части файла.


Давайте с этим примером обратимся к исходному коду Python.

Структуры словаря С

Для хранения записи в словаре используется следующая структура C: пара ключ/значение. Хранятся хэш, ключ и значение. PyObject является базовым классом для объектов в Python.


Следующая структура представляет собой словарь. ma_fill – это суммарное количество используемых и неактивных ячеек. Ячейка (slot) считается неактивной, когда удаляется ключевая пара. ma_used – это количество используемых (активных) ячеек. ma_mask равняется размеру массива -1 и используется для расчета индекса ячейки. ma_table – это массив, а ma_smalltable – изначальный массив размера 8.


Инициализация словаря

Когда вы только создаете словарь, вызывается функция PyDict_New() . Я удалил некоторые строки и преобразовал код на C в псевдокод, чтобы сосредоточиться на ключевых понятиях.

  • Возвращает объект-словарь;
  • Аллоцирует новый объект-словарь;
  • Очищает таблицу словаря;
  • Устанавливает количество используемых ячеек словаря и неиспользуемых ячеек ( ma_fill ) в 0;
  • Устанавливает количество активных ячеек ( ma_used ) в 0;
  • Устанавливает маску словаря ( ma_value ) в значение равное размеру словаря – 1 = 7;
  • Устанавливает функцией поиска по словарю lookdict_string ;
  • Возвращает аллоцированный объект-словарь.

Когда добавляется новая пара ключ/значение, вызывается PyDict_SetItem() . Эта функция принимает на вход указатель на объект-словарь и пару ключ/значение. Она проверяет, является ли ключ строкой и вычисляет хэш или повторно использует закэшированный, если такой существует. insertdict() вызывается для добавления новой пары ключ/значение и размер словаря меняется, если количество используемых и неиспользуемых ячеек больше 2/3 размера массива.

Почему именно 2/3? Это необходимо, чтобы убедиться, что последовательность пробирования сможет найти свободные ячейки достаточно быстро. Позже мы рассмотрим функцию для изменения размера.


inserdict() использует функцию поиска lookdict_string() , чтобы найти свободную ячейку. Эта же функция используется для поиска ключа.

lookdict_string() вычисляет индекс ячейки, используя хэш и значения маски. Если она не может найти ключ по значению индекс ячейки = хэш & маска (slot index = hash & mask), она начинает пробирование, используя цикл, описанный выше, пока не найдет свободную ячейку. При первой попытке пробирования, если ключ равен null , она возвращает неиспользуемую ячейку, если он найден во время первого поиска. Таким образом обеспечивается приоритет для повторного использования ранее удаленных ячеек.
Мы хотим добавить следующие пары ключ/значение: . Вот что произойдет:

Структура словаря аллоцируется с размером таблицы равным 8.

  • PyDict_SetItem: key = ‘a’, value = 1
    • hash = hash(‘a’) = 12416037344
    • insertdict
      • lookdict_string
        • slot index = hash & mask = 12416037344 & 7 = 0
        • slot 0 не используется, возвращаем эту ячейку
        • hash = hash(‘b’) = 12544037731
        • insertdict
          • lookdict_string
            • slot index = hash & mask = 12544037731 & 7 = 3
            • slot 3 не используется, возвращаем эту ячейку
            • hash = hash(‘z’) = 15616046971
            • insertdict
              • lookdict_string
                • slot index = hash & mask = 15616046971 & 7 = 3
                • slot 3 используется, пробуем другую ячейку: 5 свободна
                • hash = hash(‘y’) = 15488046584
                • insertdict
                  • lookdict_string
                    • slot index = hash & mask = 15488046584 & 7 = 0
                    • slot 0 используется, пробуем другую ячейку: 1 свободна
                    • hash = hash(‘c’) = 12672038114
                    • insertdict
                      • lookdict_string
                        • slot index = hash & mask = 12672038114 & 7 = 2
                        • slot 2 не используется, возвращаем эту ячейку
                        • hash = hash(‘x’) = 15360046201
                        • insertdict
                          • lookdict_string
                            • slot index = hash & mask = 15360046201 & 7 = 1
                            • slot 1 используется, пробуем другую ячейку: 7 свободна


                            Сейчас используется 6 ячеек из 8, занято более 2/3 емкости массива. dictresize() вызывается для аллоцирования большего массива. Эта функция также занимается копированием записей из старой таблицы в новую.

                            dictresize () вызывается с minused = 24 в нашем случае, где 4 * ma_used . 2 * ma_used используется, когда количество используемых ячеек очень велико (больше 50000). Почему в 4 раза больше ячеек? Это уменьшает количество шагов для реализации изменения размера и увеличивает разреженность.

                            Новый размер таблицы должен быть больше 24, он рассчитывается путем смещения текущего размера на 1 бит влево до тех пор, пока размер таблицы не станет больше 24. В итоге он будет равен 32, например, 8 -> 16 -> 32.

                            Вот что происходит с нашей таблицей во время изменения размера: выделяется новая таблица размером 32. Старые записи таблицы вставляются в новую таблицу с использованием нового значения маски, равного 31. В итоге получается следующее:


                            Удаление элементов

                            PyDict_DelItem() вызывается для удаления записей. Для ключа записи вычисляется хэш, далее вызывается функция поиска, чтобы вернуть запись. Теперь ячейка пустая.

                            Мы хотим удалить ключ «c» из нашего словаря. В итоге мы получаем следующий массив:


                            Обратите внимание, что операция удаления элемента не меняет размер массива, если количество используемых ячеек намного меньше, чем их общее количеств. Однако, когда добавляется пара ключ/значение, необходимость изменения размера зависит от количества используемых и неактивных ячеек, поэтому операция добавления также может уменьшить массив.

                            На этом публикация подошла к концу, а мы традиционно ждём ваши комментарии и приглашаем всех желающих на открытый урок, который пройдёт уже 18 апреля.

                            Читайте также: