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　　我们知道数组底层的存储结构是顺序存储结构，这样的结构有这样一些优点：逻辑上相邻的节点在物理位置上也是相邻的，可以节省空 间，并且可以实现随机存取（也称直接访问）。创建一个数组时，会在内存中开辟一块固定长度的区域用于直接存储元素，扩容要考虑这块 区域的后面是否有存储其他对象，所以数组在定义好之后就无法扩容了。而且在查询时，是根据索引和元素存储大小去计算地址偏移量的， 如果元素类型不一致，所占内存空间不相同，就不能实现随机存储，所以数组不能同时存储不同类型的数据；而列表就不同了，它存储的是 每个元素在内存中的地址（即引用），当列表中空白占位低于1/3时，会在内存中开辟一块更大的空间，并将旧列表中存储的地址复制到新 列表中，旧列表则被销毁，这样就实现了扩容。因为列表存储的是元素的引用这个特性，而引用所占的内存空间是相同的，这样便可以同时 存放不同类型的数据了。

　　字典为什么是无序的？字典的无序是由两方面构成的：1）上面有说过Python中列表会设法保证大概还有1/3的表元是空的，所以快要达到 这个阀值时，原有的散列表会被复制到一个更大的空间中去。在这个过程中会重新对字典的键进行散列化（散列表的大小增加了，那散列值 所占位数和用作索引的位数都会随之增加，这样做的目的是为了减少发生散列冲突的概率），生成新的散列值，此时由于散列值的不同，则 可能导致键的次序不同；2）另一方面就是就是散列冲突，当添加新键时发生散列冲突（即新键通过散列函数处理得到的散列值和字典中其 他键的散列值相同，则需要在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把新得到的数字当作索引来寻找空的表元），新键可能 会被安排到另一个位置，于是新添加的元素可能就跑到前面去了。

　　字典本质也是一个数组，但其索引是键经过散列函数处理后得到的散列值，散列函数的目的是使键均匀地分布在散列表中，并且可以在内 存中以O(1)的时间复杂度进行寻址，从而实现快速查找和修改。散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组），散列 表里的单元通常叫作表元。在字典的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值 的引用。散列表中散列函数的设计困难在于将数据均匀分布在散列表中，从而尽量减少散列碰撞和冲突（散列冲突指的是在查询过程中通过 索引定位到有值的表元时，发现该位置的key和查询的key不相等。高级的散列函数能够使冲突数目最小化。散列冲突在这里不过多描述）。