字典的本質就是hash表，hash表就是通過 key 找到其value，平均情況下你只需要花費 o(1) 的時間複雜度即可以完成對乙個元素的查詢，字典是否有序，並不是指字典能否按照鍵或者值進行排序，而是字典能否按照插入鍵值的順序輸出對應的鍵值。
比如，對於乙個無序字典，插入順序和遍歷的順序是不一致的：
>>> my_dict = dict()
>>> my_dict["name"] = "lowman"
>>> my_dict["age"] = 26
>>> my_dict["girl"] = "tailand"
>>> my_dict["money"] = 80sonifejs
>>> my_dict["hourse"] = none
>>> for key，value in my_dict.items():
... print(key，value)
...money 80
girl tailand
age 26
hourse none
name lowman
而乙個有序字典的輸出是這樣的：
name lowman
age 26
girl tailand
money 80
hourse none
那為什麼 python3.6 之後，python 的字典就有序了呢？
先從 python3.6 之前說起。在 python 3.6 之前，其資料結構如下圖所示：
由於不同鍵的雜湊值不一樣，雜湊表（entries）中的順序是按照雜湊值大小排序的，遍歷時從前往後遍歷並不能輸出鍵值插入的順序，其表現起來就是無序的。
此外，這種方式還有乙個缺程式設計客棧點，就是如果以稀疏的雜湊表儲存時，會浪費較多的記憶體空間，python3.6之後，對其進行了優化，雜湊索引和真正的鍵值對分開存放，資料結構如下所示：
indices指向了一列索引，entries指向了原本的儲存雜湊表內容的結構。
你可以把 程式設計客棧indice理解成新的簡化版的雜湊表，entries理解成乙個陣列，陣列中的每個元素是原本應該儲存的雜湊結果：鍵和值。
查詢或者插入乙個元素的時候，程式設計客棧根據鍵的雜湊值結果取模indices的長度，就能得到對應的陣列下標，再根據對應的陣列下標到entries中獲取到對應的結果，比如 hash("key2") % 8 的結果是 3，那麼 indices[3] 的值是 1，這時候到 entries 中找到對應的 entries[1] 既為所求的結果：
這麼做的好處是空間利用率得到了較大的提公升，我們以 64 位作業系統為例，每個指標的長度為 8 位元組，則原本需要 8 * 3 * 8 為 192
現在變成了 8 * 3 * 3 + 1 * 8 為 80，節省了 58% 左右的記憶體空間，如下圖所示：
此外，由於entries是按照插入順序進行插入的陣列，對字典進行遍歷時能按照插入順序進行遍歷，這也是為什麼 python3.6 以後的版本字典物件是有序的原因。
最後：
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