通常情况下，效果指标（通常是在碰撞时发生）会在所有通话中进行摊销。因此，对于大多数实际使用而言，您不会
O(n)每次通话都得到帮助。实际上，唯一会导致
O(n)每次呼叫命中的情况是在病理情况下，其中每个键的哈希值与现有键的哈希值相冲突（即，哈希表的最坏（或最不幸）用法）。
例如，如果您事先知道一组键，并且知道它们不会发生哈希冲突（即，它们的所有哈希都是唯一的），那么您就不会遇到冲突情况。另一个主要
O(n)操作是哈希表大小调整，但是它的频率取决于实现方式（扩展因子/哈希函数/冲突解决方案等），并且还取决于输入集的运行时间。
无论哪种情况，如果都可以用所有键预填充字典，则可以避免运行时突然变慢。可以将这些值设置为“无”，然后再使用其实际值进行填充。最初用键“启动”字典时，这应该会导致唯一明显的性能下降，并且将来的值插入应为恒定时间。
一个完全不同的问题是您打算如何读取/查询结构？您是否需要附加单独的值并可以通过密钥访问它们？应该订购吗？也许a
set可能比a更合适
dict，因为您实际上并不需要
key:value映射。
更新：
根据您在注释中的描述，这听起来似乎更像是数据库要做的工作，即使您正在使用临时集也是如此。您可以使用内存中的关系数据库（例如，使用SQLite）。此外，您可以使用像SQLAlchemy这样的ORM来更Python地与数据库交互，而不必编写SQL。
甚至听起来您可能正在从数据库中读取数据，所以也许您可以进一步利用它？
存储/查询/更新大量唯一键入的类型化记录正是RDBMS经过数十年的开发和研究而专门针对的内容。使用内存中的现有关系数据库版本（例如SQLite）可能是一个更加实用和可持续的选择。
尝试使用python的内置
sqlite3模块，并通过
":memory:"在构建时提供db文件路径来尝试使用内存中的版本：
con = sqlite3.connect(":memory:")
