Python 的 dict 不会随着 key 的增加而变慢吗？
为什么字典能保持高效？
核心原因在于 Python 字典使用了 哈希表（Hash Table） 的数据结构。你可以把哈希表想象成一个非常高效的“地址簿”。
1. 哈希函数：一把万能钥匙
当你往字典里存一个键值对（比如 `my_dict['name'] = 'Alice'`）时，Python 不会一股脑地把它们按顺序排好。它会先拿到你的键（`'name'`），然后通过一个叫做 哈希函数（Hash Function） 的特殊算法，把这个键转换成一个数字。这个数字就像是你的数据在字典内部存储位置的“门牌号”。
哈希函数的特点：
快速计算： 无论键是什么，哈希函数都能在非常短的时间内计算出一个数字。
确定性： 对于同一个键，无论你调用多少次哈希函数，它都会返回相同的数字。这就是为什么 `'name'` 总是指向同一个位置。
分布均匀： 好的哈希函数会尽量将不同的键映射到不同的数字上，这样可以减少冲突。
2. 槽位（Slots）与索引：有序的存储空间
字典内部有一块预先分配好的存储空间，可以看作是一排排的“槽位”。哈希函数算出来的数字，其实就是用来决定数据应该放在哪个槽位里。这个数字经过一些处理（通常是取模运算），就变成了槽位的索引。
所以，当你查找 `'name'` 时，Python 再次用哈希函数计算出 `'name'` 的哈希值，然后根据这个值找到对应的槽位，直接取出它的值 `'Alice'`。
那么，什么情况会导致“变慢”？—— 哈希冲突
理论上，如果哈希函数能把每个键都映射到独一无二的槽位，那字典就永远不会变慢，查找就是一步到位。但现实情况是，不同的键经过哈希函数计算，有可能得到相同的哈希值。这种情况叫做 哈希冲突（Hash Collision）。
想象一下，两个不同的地址却指向了同一个门牌号。这该怎么办？Python 对此也有解决方案：
1. 链式地址法（Chaining）或开放寻址法（Open Addressing）
Python 字典在处理冲突时，通常采用的是一种叫做 开放寻址法 的策略。当发生冲突时，它不会把新的键值对直接放在那个被占用的槽位，而是会“往后找”，在附近的空槽位里继续寻找一个可以存放的位置。
链式地址法（其他语言可能用）： 如果一个槽位已经有数据了，就把新数据挂在这个槽位后面，形成一个链表。查找时，先找到槽位，如果不是要找的键，就顺着链表往下找。
开放寻址法（Python 字典常用）： 当一个槽位被占用时，Python 会采用一个探测序列（Probe Sequence） 来寻找下一个可用的槽位。这个序列的生成方式也基于键的哈希值，确保在查找时能够按照相同的规则找到数据。
当键的数量增加时，会发生什么？
当你不断向字典添加键值对时，最有可能发生的情况是：
1. 槽位逐渐被填满： 字典的内部存储空间（槽位）会逐渐被填满。
2. 哈希冲突的概率增加： 随着槽位被填满，新加入的键被映射到已有键的槽位的可能性会变大，即哈希冲突的概率增加。
3. 处理冲突需要更多步骤： 当发生冲突时，Python 需要进行额外的操作来找到一个空槽位存放数据，或者在查找时需要按照探测序列进行多次检查。
什么时候会“感觉”变慢？—— 动态扩容
Python 字典的另一个关键特性是它的 动态扩容（Resizing）。当字典中的元素数量增长到一定程度，接近或者超过当前内部存储空间的负载因子（Load Factor，即元素数量与槽位数量的比例）时，字典会自动进行扩容：
1. 分配更大的存储空间： Python 会分配一块更大的内存空间来容纳更多的槽位。
2. 重新哈希所有元素： 最关键的一步来了。由于槽位数量变了，之前计算出的哈希值对应的槽位索引也需要重新计算（通常是对新的槽位数量取模）。这意味着，字典里的 每一个键都需要重新计算它的哈希值，并找到新的存放位置。
这个重新哈希和搬迁所有键值对的过程，虽然是后台自动完成的，但它确实是一个 耗时 的操作。如果你在执行这个操作的过程中去访问字典，或者恰好触发了多次扩容，你可能会感觉到性能上的波动。
总结一下“变慢”的可能场景：
极少数情况下哈希冲突非常集中： 如果使用的哈希函数不够好，或者你碰巧遇到了大量键的哈希值非常接近的情况，导致大量数据挤在少数几个槽位里，那么查找和插入会退化成类似链表的顺序查找，速度会显著下降。但 Python 内置的哈希函数已经非常成熟，这种情况非常罕见。
字典的负载因子很高（槽位快满了）： 在字典即将扩容时，由于冲突处理需要更多的探测步骤，性能会略有下降。
字典正在进行动态扩容： 这是最能明显感觉到“变慢”的时候，因为需要重排所有元素。但一旦扩容完成，性能又会恢复到较高水平。
为什么我们感觉不到“变慢”？
1. 哈希表的平均性能： 尽管存在冲突，但哈希表在平均情况下提供了 O(1)（常数时间）的查找、插入和删除操作。这意味着，无论字典有多大，平均查找一个键的时间几乎是不变的。
2. 哈希函数和冲突解决策略的优化： Python 的开发者们一直在优化哈希函数和冲突解决策略，使得哈希冲突的概率在实际应用中非常低，并且冲突解决过程也尽可能高效。
3. 动态扩容的 amortized analysis（摊还分析）： 虽然一次扩容操作是 O(n) 的（n 是当前字典的元素数量），但它发生的频率相对较低。如果对一系列操作进行平均分析，每次操作的平均成本仍然接近 O(1)。就像你去餐厅排队吃饭，虽然偶尔需要等很久，但平均到每次吃饭的时间，还是很快的。
4. Python 的底层实现： CPython（Python 的标准实现）对字典的实现做了大量的优化，以 C 语言底层代码实现，效率很高。
所以，绝大多数情况下，你都可以放心地使用 Python 字典，它在你添加成千上万个键值对后，依然能保持闪电般的响应速度。只有在非常极端或特定情况下（例如字典即将扩容），你才可能感受到轻微的性能下降。而对于日常使用，字典的性能几乎可以认为是常数级的，不会随着键的数量增加而线性地变慢。
网友意见
其实也没有那么的不合常理，毕竟前边加了一个限定条件「和list比较」。
所谓不会随着key的增加而变慢，是指相对list而言。实际上还是会变慢的，因为key增加之后，碰撞几率就会增加，有碰撞之后就不是O（1）复杂度。——在最糟糕的情况下，所有的key全都发生碰撞，这个hash表就退化成一个list。
换句话说，在最理想情况下，dict的key不发生任何碰撞，查找时间不受影响是O（1），在最坏情况下，dict的key永远发生碰撞，查找时间算法复杂度与list等同。
至于「需要占用大量内存」就更合乎常理了吧？毕竟提升时间效率往往就需要牺牲空间效率。这很合理不是么。
你问的问题其实很有价值。这是很多初学数据结构的人的困扰，因为它没逻辑。凭什么我多大的数据量，访问速度都是一样的？这根本不符合常理。
很多人会告诉你，这是Hash Table，而Hash Table的访问速度是O(1)的，而对于你来说，这就和没说一样。这个答案既不算精确，也没能回答你的问题。
首先如果你真的想搞清楚这个问题的来龙去脉，你需要搞懂Hash Table到底是什么东西。Hash Table首先默认了一件事情，在电脑中，读取或者写入一个已知地址的内存需要的最大时间是固定的，和有可能写入内存的长度无关的。
举个例子，你在家有一个柜子，柜子上有一堆抽屉，你把这些抽屉分别编号为1-10。这时候我和你说，找10号抽屉，你可以立刻找到10号。我说找6号，你可以立刻找到6号。现在你的柜子扩大了，抽屉有100个，我说找56号，你还是可以立刻找到56号。你柜子又大了，变成了1000个抽屉，我说找729号，你依然可以立刻找到729号。
对于人类来说，这是不可能的。随着抽屉数量的增加，我们找对应抽屉的速度会下降。但是对于现在的计算机来说，这个假设是成立的。这是你要理解的第一点计算机和人类的不同。无论有多少抽屉，只要你说找这个号码的抽屉，不管是第一个，最后一个，还是中间任何抽屉，计算机的反应速度都一样。
好，现在假设我们有1000个抽屉，我们有4份文件。每一份文件有一个唯一且不重复的文件编码，这个编码是8位码，比如01303457。我们需要把这四份文件保存到抽屉里，并且希望下次有人来要这些文件的时候，我们可以立刻找到。
我们可以把这四份文件都放到第一个抽屉，然后人来的时候把四个文件找出来，逐一对比文件编码。这是一种线性数据结构，他的搜索速度和文件的数量是线性关系。我们有100份文件，速度大概是10份的10倍。我们管他叫O(N)。我们可以按照文件编码先把文件排序，然后都放第一个抽屉里。这样搜的时候，我们可以利用二分法来找文件。这时候我们的速度提高到了log(N)。随着文件的增加，我们的搜索时间还是在增加，但是增加的缓慢了。
然而还有一个方法。我们可以看文件的尾号，把他们放进和尾号对应的抽屉里。比如01303457号文件，我们就给他放到457号抽屉。我们可以想象，在文件比较少的时候，我们的每个抽屉很可能只有一份文件。这时候有个人来说我要01303457号文件，我们就可以直接去457号抽屉给她拿。由于我们找一个抽屉的速度时固定的，所以随着文件的增加，我们搜索文件的时间是没有增加的。
下面才是重点，也是两种逻辑产生冲突的地方。如果文件多了，肯定会有抽屉不止两个文件。最理想的情况下，在有1001份文件的时候，也会有一个抽屉有两份文件。而最差的情况，所有的文件尾号都一样，那我们不是回到了第一种方法么？
没错！你想的是完全正确的。相信自己的判断。
很多课在入门数据结构的时候会尽量回避这个地方，或者一笔带过，留下莫名其妙的学生们，背下来Hash Table的access是O(1)。而事实上这里的O(1)是有很多先决条件的。
第一，这是一个平均值，不是最差值。在Worst case下，Hash Table的access时间并非O(1)，是会随着数据的增长而增长的。也就是说，我们常理上看，虽然有着每一份来的文件编号尾号都一样的可能性，但是平均上说，他们应该是分的比较开的。而如何把文件尽量分散地对应到相应的抽屉，也是一个学问，这里不赘言（思考一下如果按照常规的文件编号方法，顺序编号，用尾数和用开头的三位会有什么不同？）。
第二，你抽屉的数量要远大于文件的数量。如果你只有10个抽屉，有100份文件，那当然会随着文件数量的增加，找文件的速度变慢。对于Hash Table也是一个道理，你准备好的内存需要远大于实际使用的内存。如果你准备迎接100个数据，你可能就要准备400个以上的空位。随着数据量的增加，为了保证你的读写速度还在O(1)，你的内存开销也会变大。换言之，一个理想Hash Table的读写速度确实是O(1)，但是占用内存是无限大（因此理想Hash Table不存在）。
回到你的问题，在我们正常写程序的时候，所用到的数据量都不算太大（相对于可支配内存），所以我们可以把dict看作一个理想Hash Table。这时候随着key的增加，它确实不会变慢（占用内存变多）。但是到了极端情况，当你的key非常非常非常多的时候（这时候要看他Hash Table的具体实现），他的速度是有可能随着key的增加而减慢的。
这里有两个层面的考虑，第一个是从算法理论上，第二个是从系统实现上。
算法理论研究的其实是在计算性框架下的一些独特的概念，算法时间复杂度并不等价于一个算法要用多长时间，空间复杂度也并不等价于要用多少储存空间。它是以一套独特的方式去在更抽象更general更理想的层面去单纯的评估算法本身而已。所以对于hashmap来说，算法复杂度确实是O(1)，这是计算理论里给出的衡量。
而算法复杂度的估量在实际实现上的时间消耗是相对匹配的，因为算法复杂度并不受硬件速度的影响，它用单次运行的概念去抽象出了硬件性能。然而，这种抽象是无法剔除计算机架构带来的影响的，最主要的是缓存模式的影响。因为在计算理论里的计算机都是理想的，储存是无限的，所以不需要缓存这种东西。现实中为了成本和性能的平衡考虑，有缓存和虚拟内存等机制来分配使用不同性能级别的资源。这就会造成算法在实际系统上的表现不一定会按照算法复杂度完全匹配。比较典型的例子是排序中归并排序的算法复杂度比快速排序要低，但是实际的表现是不一定这样的，这还要考虑到缓存利用率。
那么回到这个问题上，一，对算法的衡量来说，hashmap这种东西的查找算法复杂度确实是O(1)。二，O(1)并不等于实际的运行时间。三，算法会受实际的系统架构的影响导致不同的速度。四，哈希的方式会影响到实际碰撞的可能，每次碰撞都相当于脱离了hashmap的理想情况。五，所以实际上dict的增长肯定会影响到速度。六，但是比较起n的增长来，这个速度的影响可以近似看作不受影响。
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