如果我知道键的数量以及这些键的确切含义，python中有什么方法可以使字典（或哈希表）更有效地工作？我隐约记得，如果您知道键，则可以巧妙地设计哈希函数（完美的哈希值？）并预先分配空间。
Python没有公开预定义大小的选项来加快字典的“成长阶段”，也没有提供对字典中“放置”的任何直接控制。
也就是说，如果始终事先知道键，则可以将它们存储在
集合中， 并使用
dict.fromkeys（）
从该集合构建字典。该类方法已优化为根据设置的大小对字典进行预大小设置，并且可以填充字典而无需任何新的__hash
__（）调用：
>>> keys = {'red', 'green', 'blue', 'yellow', 'orange', 'pink', 'black'}>>> d = dict.fromkeys(keys) # dict is pre-sized to 32 empty slots如果要减少冲突是您的目标，则可以对字典中的插入顺序进行实验以最大程度地减少堆积。（看看Knuth的TAOCP中布伦特对算法D的变化，以了解如何完成此操作）。
通过为字典（例如this）使用纯Python模型，可以计算替代插入顺序的探针的加权平均数。例如，
dict.fromkeys([11100, 22200,44400, 33300])每次查询平均插入1.75个探针。超过了每次查找的2.25次平均探查
dict.fromkeys([33300, 22200,11100, 44400])。
另一个“窍门”是通过愚弄它以增加其大小而不增加新的键s，从而增加完全填充的字典中的空缺：
d = dict.fromkeys(['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'orange']) d.update(dict(d)) # This makes room for additional keys # and makes the set collision-free.
最后，您可以为密钥引入自己的自定义__hash __（），以消除所有冲突（可能使用完美的哈希生成器，例如
gperf ）。
