为什么从Python 3.6开始字典有序并效率更高

Python是一种高级编程语言，由于其易学易用的特点而深受程序员的喜欢。Python语言中的字典是一种非常常用的数据结构，通常用来映射键值对。在Python 3.5及之前的版本中，字典的大小是无序的，这就导致字典的遍历和查找操作的时间复杂度是O(n)，效率低下，无法满足高性能和大规模数据的要求。

但是，在Python 3.6版本中，字典的结构进行了重构，使之变得有序和更加高效。下面将提供一些关于Python 3.6中字典有序和效率更高的原因。

1. 哈希函数的改进

Python中的字典使用哈希表实现，并且使用哈希函数将键映射到该键对应的槽位上。然而，在Python 3.5及之前版本中，哈希函数使用的是一种简单的算法，它只能保证槽位的随机分布。哈希函数的改进将导致键的哈希分布更加均匀，从而减少哈希冲突的发生，提高字典的效率和性能。

2. 开放定址法

为了解决哈希冲突，Python 3.6采用了一种叫做“开放定址法”的算法。这种算法能够在槽位冲突的情况下找到空闲的槽位来存储键值对。相比较于传统的分离链接法和线性探测法，开放定址法可以避免哈希表过度膨胀的问题，并且更加高效。

3. 字典有序

Python 3.6中字典不仅效率更高，而且还是有序的。在字典有序的情况下，遍历操作的时间复杂度从O(n)降低到O(1)，提高了字典的遍历速度。另外，在字典有序的情况下，使用了一种叫做“单调链表”的数据结构来存储键值对，这种数据结构在查找操作中非常高效。

4. 使用C语言优化底层实现

Python 3.6中对字典底层实现的优化也得到了改善。Python采用C语言实现了大部分的底层机制，这使得Python能够处理大规模数据集和高并发负载。同时，Python还使用了一些C语言的底层库，如CPython、Pypy来提高字典的效率和性能。

总结

Python 3.6版本中字典有序和效率更高是由于对这种数据结构进行了改进和优化。改进包括哈希函数的改善、采用开放定址法等算法的应用、字典有序，并且使用C语言优化底层实现等方面的改进。这些改善使Python 3.6版本中的字典更加高效和灵活，可以应对大规模数据和高并发负载的场景。