python中的關聯式容器是pydictobject。python通過pydictobject建立執行python位元組碼的執行環境，其中會存放變數名和變數值的元素對，通過查詢變數名獲得變數值。
pydictobject運用了（hash table）雜湊表，最優情況下能達到o（1）複雜度的搜尋效率。
雜湊表：
基本思想：鍵值對映整數，通過一片連續記憶體的索引對應相對的值
雜湊效率高，但是不同的物件運用雜湊函式有可能會產生相同的雜湊值、即是易衝突
缺點：刪除時不能完成刪除元素，否則會造成斷鏈，解決的辦法是：偽刪除
entry/slot ->關聯容器（鍵）
乙個entry的定義如下：
typedef struct pydictentry;
因為key和value 都是pyobject，故什麼東西都可以放進去dict
entry有三種狀態：
①unused態 →key，value = null
②active 態 → key！= dummy，key！=null，value ！= null
③dummy 態 → key = dummy， value = null
三態的轉換關係如下：
在pydictobject定義中，
定義是分兩種情況：①元素數目小於8， ma_table 指向 ma_smalltable
②元素數目大於8, ma_table指向額外記憶體
第一次呼叫pynew的時候會建立dummy物件，dummy則指向乙個pystringobject物件
元素的搜尋：lookdict、lookdict_string-(演算法相同) 後者是為鍵值為string提供便利 因為在python中一pystringobject物件作為pydictobject的鍵是十分常見的，故lookdict_string成為了pydictobject中預設的搜尋演算法
dict的key匹配值有兩層含義：
①引用相同，即兩符號指向同一位址
②值相同，兩個物件指向不同的位址，但是值相同
e.g.:python大整數是不共享記憶體的，如下例子：
d = {}
d[9527] = 'python'
print(d[9527])
//上面兩個9527指向不同的位址，但值相同
[1]根據hash獲得entry的索引，這裡是第乙個索引
[2]if entry處於unused態，即字典中無這個key，第乙個索引失敗 if entry->me_key == key,表明匹配，搜尋成功
[3]if entry 處於dummy態，設定freeslot（最後如果找不到是會返回freeslot，提示系統這裡有乙個dummy，快來用掉它）
[4]if entry 處於active ，檢查是否值相同，若相同則搜尋成功
所第乙個entry不匹配，則沿著探測鏈，順藤摸瓜，依次比較探測鏈上的entry與帶查詢的key
①若搜尋成功，則ep一定指向乙個有效的entry
②若搜尋不成功，此時ep肯定處於乙個unused態的entry
不能直接返回，因為有可能在搜尋鏈的過程中發現dummy，故須返回給python使用
lookdict_string(有條件限制)（優化）
key是pydictobject
if(!pystring_checkecact(key))元素插入：
ep = mp->ma_lookup(mp, key, hash);
成功：
if (ep->me_value != null)在插入元素的動作結束後，會檢查是否需要改變pydictobject內部ma_table的記憶體大小
條件：當增加元素個數且裝載率大於2/3時
改變記憶體大小由dictresize執行
[1]確定新的table大小，這個大小要大於傳入的數值，從8開始乘以2的指數倍（2的n此方），直到超過傳入的數值
[2]==8，不需要重新分配記憶體，直接指向ma_smalltable
[3]>=8,重新分配記憶體
[5]對非unused做處理，若為active則插入，若為dummy則丟棄，也就是重新做字典，類似乙個新字典裡面是沒有dummy的
[6]如果舊的table指向記憶體（>8）則釋放
刪除：與插入很像，先計算hash值，找到相對應的entry，刪除維護的元素，將active轉為dummy，調整table使用情況（ma_used--1）
字典結束
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