我第一次在这里发帖，所以希望我以正确的方式提出我的问题，
将元素添加到 Python 字典后，是否可以让 Python 告诉您添加该元素是否导致了冲突？ (以及碰撞解决策略在找到放置元素的位置之前探测了多少个位置？)
我的问题是:我在一个更大的项目中使用字典，经过大量分析后，我发现代码中最慢的部分是处理使用字典实现的稀疏距离矩阵。
我使用的键是 Python 对象的 ID，它们是唯一的整数，所以我知道它们都散列为不同的值。但是放到字典里，原则上还是会造成碰撞。我不认为字典冲突是导致我的程序变慢的原因，但我想从我的查询中消除它们。
因此，例如，给定以下字典:
d = {}
for i in xrange(15000):
d[random.randint(15000000, 18000000)] = 0
你能让 Python 告诉你创建它时发生了多少次碰撞吗？
我的实际代码与应用程序纠缠在一起，但上面的代码生成的字典看起来与我正在使用的非常相似。
重复一遍:我不认为碰撞是导致我的代码变慢的原因，我只是想通过证明我的字典没有太多碰撞来消除这种可能性。
感谢您的帮助。
编辑一些代码来实现@Winston Ewert 的解决方案:
n = 1500
global collision_count
collision_count = 0
class Foo():
def __eq__(self, other):
global collision_count
collision_count += 1
return id(self) == id(other)
def __hash__(self):
#return id(self) # @John Machin: yes, I know!
return 1
objects = [Foo() for i in xrange(n)]
d = {}
for o in objects:
d[o] = 1
print collision_count
请注意，当您在类上定义 __eq__ 时，如果您没有定义 __hash__，Python 会给出一个 TypeError: unhashable instance > 功能。
它没有像我预期的那样运行。如果您有 __hash__ 函数 return 1，那么您会像预期的那样得到大量碰撞(我的系统上 n=1500 时有 1125560 次碰撞)。但是对于 return id(self)，有 0 次碰撞。
有人知道为什么这是说 0 次碰撞吗？
编辑: 我可能已经想通了。
是因为 __eq__ 仅在两个对象的 __hash__ 值相同时才被调用，而不是它们的“压缩版本”(如@John Machin 所说)？
最佳答案
简答:
您不能通过使用随机整数作为字典键来模拟使用对象 ID 作为字典键。它们具有不同的哈希函数。
碰撞确实会发生。对于“thingy”的几个值，“拥有独特的东西意味着没有碰撞”是错误的。
您不必担心碰撞。
长答案:
一些解释，来源于reading the source code :
一个字典被实现为一个包含 2 ** i 个条目的表，其中 i 是一个整数。
dicts 不超过 2/3 满。因此对于 15000 个键，i 必须是 15，而 2 ** i 是 32768。
当 o 是未定义 __hash__() 的类的任意实例时，hash(o) == id(o) 不成立 .由于地址的低 3 位或 4 位很可能为零，因此通过将地址向右旋转 4 位来构造哈希；查看source file Objects/object.c , 函数 _Py_HashPointer
如果低位中有很多零，那将是一个问题，因为要访问大小为 2 ** i(例如 32768)的表，必须对哈希值(通常远大于该值)进行运算适合，这可以通过采用哈希值的低位 i(例如 15)位非常简单快速地完成。
因此碰撞是不可避免的。
然而，这并不是 panic 的原因。散列值的剩余位将作为计算下一个探测位置的因素。需要进行第三次等探测的可能性应该很小，尤其是当 dict 永远不会超过 2/3 满时。为第一个和后续探测计算时隙的成本很低，从而减轻了多个探测的成本。
下面的代码是一个简单的实验，说明了上述大部分讨论。它假定在字典达到其最大大小后对其进行随机访问。使用 Python2.7.1，它显示了 15000 个对象的大约 2000 次碰撞 (13.3%)。
无论如何，最重要的是你真的应该把注意力转移到别处。碰撞不是你的问题，除非你已经实现了一些非常不正常的方式来为你的对象获取内存。你应该看看你是如何使用字典的，例如使用 k in d 或 try/except，而不是 d.has_key(k)。考虑一个访问为 d[(x, y)] 的字典，而不是访问为 d[x][y] 的两个级别。如果您需要这方面的帮助，请提出一个单独的问题。
在 Python 2.6 上测试后更新:
直到 Python 2.7 才引入旋转地址；见this bug report进行全面的讨论和基准。恕我直言，基本结论仍然有效，可以通过“如果可以更新”来补充。
>>> n = 15000
>>> i = 0
>>> while 2 ** i / 1.5 < n:
... i += 1
...
>>> print i, 2 ** i, int(2 ** i / 1.5)
15 32768 21845
>>> probe_mask = 2 ** i - 1
>>> print hex(probe_mask)
0x7fff
>>> class Foo(object):
... pass
...
>>> olist = [Foo() for j in xrange(n)]
>>> hashes = [hash(o) for o in olist]
>>> print len(set(hashes))
15000
>>> probes = [h & probe_mask for h in hashes]
>>> print len(set(probes))
12997
>>>
关于python - 计算 Python 字典中的冲突，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4865325/
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