本篇是「对比 Python 学习 Go」系列的第四篇，本篇文章我们来看下 Go 的高级数据结构，因文章偏长分为两篇，此为下篇。本系列的其他文章可到 「对比 Python 学习 Go」- 开篇 查看，下面我们开始今天的分享。
上篇说道，Go和Python的数据结构可分为类数组和哈希结构。本篇我们来看下哈希结构相关的类型。
哈希结构
哈希结构又叫做散列表（hash table），它是数组的一种扩展。它通过散列函数把元素的键值映射为数组的下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。当我们按照键值查询元素时，我们用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据。通过散列函数，我们可以类似数组下标一样直接定位数据，时间复杂度可以到O(1)。
哈希结构中，最重要的两个知识点是「哈希函数的构建」和「散列冲突的解决」。
哈希函数构建的好坏直接影响到数据结构的性能，哈希的key 分布均匀的话，会减少散列冲突的发生。
散列冲突是哈希结构不可避免的，解决散列冲突的方法主要有两种，是「开放寻址法(open addressing)」和「列表法(chaining)」。
开发寻址法，即利用一些算法查找下一个为空的数组位置。列表法，是在当前key的数组位置，以链表的形式，增加额外空间。
更多哈希知识，可参考我整理的有关散列表的笔记 数据结构与算法 - 散列表。
了解了上边列出的哈希结构的基本知识后，我们来看看Go和Python的哈希结构是如何的。
Go
Go语言的中的哈希结构为 map 结构，根据map的源码分析，map的底层结构大致如下：
最外层为一个hmap的结构体，使用一个[]bmap数组存放了bmap的地址，bmap用来存储数据，每个bmap最多可存储8个kv对，另外还有一个overflow，存储后一个bmap的地址。
oldbuckets 用来存放老的buckets数组地址，在扩容的时候会使用来暂存还没有移到新buckets数组的bmap地址。mapextra 用来存放非指针数据，用于优化存储和访问。
关于map内存的增长扩容，则主要是[]bmap数组的扩容。当数据越来越多时，[]bmap数组后边挂的bmap也会越来越多，bmap的数量越多，在查找时，则大部分时间会花费在链表的查找上。这里有个标准，通常是在装填因子(填入表中的元素个数/散列表的长度)大于6.5时，会触发[]bmap数组的扩容，通常是源数组的两倍。扩容后，并不会立即迁移数据，而是先将老的[]bmap数组挂在olebuckets上，待有新的更新或插入操作时，才进行bmap的迁移。
根据我们对Go map内存结构的分析，结合散列表的知识，我们可以知道，Go使用了「链表法」来解决散列冲突。只不过，链表中的节点并非是值，而是一个bmap结构的存储块，这样可以减少单个链上的对象块，方便内存管理，利于GC操作。
在哈希函数方面，采用哈希低位确定bmap，高位对比确定是否有存储的key，提高了哈希比对搜索的效率。
另一个在bmap中，并没有key-value结对存储，而是将相对占用空间小的key放一块，value按相同的顺序放一块。这样利用内存对齐，节省空间。
Go map的设计处处透露着对性能的极致追求，强烈建议好好研究一番。
下面我们来看看Go map的一些常用操作：
// 初始化
// 使用make函数
myMap := make(map[string]int)
fmt.Println(myMap) // map[]
// 使用字面量
myResume := map[string]string{"name": "DeanWu", "job": "SRE"}
fmt.Println(myResume) // map[job:SRE name:DeanWu]
// 声明一个空map
//var myResume1 map[string]string
//myResume1["name"] = "DeanWu" //panic: assignment to entry in nil map
// 空的map，系统并没有分配内存，并能赋值。
// 键值的类型可以是内置的类型，也可以是结构类型，只要这个值可以使用 == 运算符做比较
// 切片、函数以及包含切片的结构类型，这些类型由于具有引用语义，可被其他引用改变原值，不能作为映射的键。
//myMap1 := map[[]string]int{}
//fmt.Println(myMap1) // invalid map key type []string
// 更新、赋值key
myResume["job"] = "web deployment"
fmt.Println(myResume) // map[job:web deployment name:DeanWu]
// 获取某个key的值
value, exists := myResume["name"]
if exists {
fmt.Println(value) // DeanWu
}
value1 := myResume["name"]
if value1 != ""{
fmt.Println(value1) // DeanWu
// 推荐上边的写法，因为即使map无此key也会返回对应的零值。需要根据数据类型，做相应的判断，不如上边的统一，方便。
}
// 删除键值对
delete(myResume, "job")
delete(myResume, "year") // 当map中没有这个key时，什么都不执行。
fmt.Println(myResume) // map[name:DeanWu]
map 也可以嵌套。
// map嵌套
myNewResume := map[string]map[string]string{
"name": {
"first": "Dean",
"last":"Wu",
},
}
fmt.Println(myNewResume) // map[name:map[first:Dean last:Wu]]Python
Python 中的哈希结构，有字典和集合两种。
字典
字典根据Python3的源码，底层结构大致如下：
其中最外层是PyDictObject，其中定义了一些字典的全局控制字段。其中有个PyDictKeysObject定义了字典哈希表的一些字段。其中有两个数组 dk_indices[] 和 dk_entries[]，这两个便是真正的存储数据的数组。kv数据保存在dk_entries[]数组中，dk_indices[]来存储kv数据在dk_enties数组中保存的索引。其中每个kv数据以entry的数据结构来存储，如下：
typedef struct {
/* Cached hash code of me_key. */
Py_hash_t me_hash;
PyObject *me_key;
PyObject *me_value; /* This field is only meaningful for combined tables */
} PyDictKeyEntry;me_hash缓存存key的哈希值，防止哈希值的重复计算。me_key和me_value便是key和value的真正数据了。
哈希表的扩容，从源码中可以看出，一个字典的最小容量为8，Python 采用了"翻倍扩容"的策略。根据经验值得出，哈希表数组中，装填因子为2/3时，是一个哈希冲突的临界值。所以，当哈希数组dk_entries装填因子到2/3时，便会扩容。
这里Python为了节省内存，将索引和哈希表数组分开，分为dk_indices和dk_entries。前者保存的是数据的索引，占空间小，可申请所有元素个数的空间。后者可以只申请原大小的2/3空间。因为到2/3之后，便会扩容，这个2/3可以根据dk_indices获得。
分析了Python 字典的底层结构，根据哈希表的知识，我们可以知道Python 是用「开放寻址法」来解决哈希冲突的。
Python 字典的常用操作：
# 初始化
myDict1 = dict()
myDict2 = {} # 推荐使用
print(myDict1, myDict2) # {} {}
# 赋值
myDict3 = {'name': 'Tim', 'age': 18}
myDict3['job'] = 'student'
print(myDict3) # {'name': 'Tim', 'age': 18, 'job': 'student'}
# 取值
print(myDict3['name']) # Tim
# print(myDict3['phone']) # KeyError: 'phone'
print(myDict3.get('phone')) # None 若没有key，使用get 方法不会抛出错误
print(myDict3.get('phone', '136xxxxxxx')) # 136xxxxxxx 给没有key的，附默认值
# 删除
del[myDict3['job']]
print(myDict3) # {'name': 'Tim', 'age': 18}
# 字典提供丰富的内建方法
# radiansdict.clear() 删除字典内所有元素
# radiansdict.copy() 返回一个字典的浅复制，返回原字典的引用
# radiansdict.fromkeys() 创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键，val为字典所有键对应的初始值
# radiansdict.get(key, default=None) 返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值
# key in dict 如果键在字典dict里返回true，否则返回false
# radiansdict.items() 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
# radiansdict.keys() 以列表返回一个字典所有的键
# radiansdict.setdefault(key, default=None) 和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为default
# radiansdict.update(dict2) 把字典dict2的键/值对更新到dict里
# radiansdict.values() 以列表返回字典中的所有值
# pop(key[,default]) 删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key值必须给出。 否则，返回default值。
# popitem() 随机返回并删除字典中的一对键和值(一般删除末尾对)。集合
集合和字典一样，底层也是哈希结构，和字典相比，可理解为只有key，没有values。根据Python3源码，大致结构如下：
相比字典，集合简单了不少。在PySetObject中直接保存了存储数据的数组。
根据集合的底层数据结构分析，它解决哈希冲突也是使用的「开发寻址法」。
集合的一些常用操作：
# 初始化
s1 = {'1', '2', '3'} # 不推荐，当元素中有字典时，会报错
s2 = set(['1', '4', '5'])
print(s1) # {'3', '1', '2'}
print(s2) # {'3', '1', '2'}
# 交集
print(s1&s2) # {'1'}
# 并集
print(s1|s2) # {'3', '5', '4', '2', '1'}
# 差集
print(s1 - s2) # {'3', '2'}
# 判断子集和超集
s2.issubset(s1) # s2 是否为s1 的子集
s1.issuperset(s2) # s1 是否为 s2 的超集
# 集合的一些内建方法
# set.add(obj) 添加集合元素
# set.remove(obj) 删除集合元素
# set.update(set) 合并集合
# set.pop() 随机删除一个元素，并返回该元素独有数据结构
除了类数组和哈希结构外，Go还有自己独有的一些结构。
Go - 指针
Go 语言具有指针。 指针保存了变量的内存地址。类型 *T是指向类型 T的值的指针。其零值是 nil。
- &符号会生成一个指向其作用对象的指针。
- *符号表示指针指向的底层的值。
与 C 不同，Go 没有指针运算。
i, j := 42, 2701
p := &i // point to i
fmt.Println(*p) // read i through the pointer
*p = 21 // set i through the pointer
fmt.Println(i) // see the new value of i
p = &j // point to j
*p = *p / 37 // divide j through the pointer
fmt.Println(j) // see the new value of jPython 中并没有指针的概念，内存的地址被叫做“引用”。和这里的指针有异曲同工之妙，但仅仅是体现在逻辑分析上，并没有语法支持。
Go - 结构体
Go语言中，结构体（struct）就是一个字段的集合，结构体字段可以通过结构体指针来访问。
// 定义结构体，自动名必须大写开头，作为公共变量
type Vertex struct {
X int
Y int
}
// 初始化
var ver Vertex
ver.X = 4 // 可使用. 来赋值和访问结构体
fmt.Println(ver.X) // 4
// 可使用指针来访问
v := Vertex{1, 2}
p := &v
p.X = 1e9
fmt.Println(v) // {1000000000 2}
结构体可以实现嵌套，当嵌套时，会继承嵌套结构体的所有字段。
type NewVertex struct {
Vertex
Z int
}
var v1 NewVertex
v1.X = 12
v1.Z = 13
fmt.Println(v1.X) // 12
fmt.Println(v1) // {{12 0} 13}正因为结构体的上边的这些特性，加之Go语言中并没有类的概念，结构体在很多Web框架中，被当做“类”来使用。
总结
本篇我们我学习了Go和Python的高级数据结构，他们底层都遵循了一定的数据结构，但又都有自己的特色。集合自己语言的特性，设计巧妙。总之，不管何种语言，我们在使用时，既要了解结构的基本用法，还要了解其底层的逻辑结构，才能避免在使用时的一些莫名的坑。
我是DeanWu，一个努力成为真正SRE的人。
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