Python 字典键的顺序可以被认为是一种随机排列吗？

我有40000个ID，它们是字典中的键。例如，我需要将它们洗牌。但我能跳过这一步吗

字典不按键的出现顺序存储键，因此如果我按键的出现顺序存储键，则键的出现顺序为非升序。我的程序只运行一次，所以我不在乎执行中的“排列结果”是否相同

那么，我可以“作弊”并跳过洗牌步骤吗

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我知道钥匙的顺序是可以预测的。我想问的是：

由

random.shuffle（）

生成的排列（粗略地说）与键的顺序（非常）相同的几率是多少？

不，你不能

如果需要随机性，则不能在将数据输入字典之前或之后跳过洗牌

原因是，尽管不能保证字典中键的顺序，但根据输入顺序，键的顺序具有很强的可预测性

字典中的条目是根据键的

散列

值来完成的，该值是一个非常大的数，将另一个大的数模化，从而创建一个有界的值范围。当两个键散列到相同的值时，会发生

冲突

；然后将钥匙放置在下一个可用位置（以确定的方式为准）

[编辑]：
随机获取密钥的顺序与散列桶大致相同的机会是。。。不确定。

不，你不能

如果需要随机性，则不能在将数据输入字典之前或之后跳过洗牌

原因是，尽管不能保证字典中键的顺序，但根据输入顺序，键的顺序具有很强的可预测性

字典中的条目是根据键的

散列

值来完成的，该值是一个非常大的数，将另一个大的数模化，从而创建一个有界的值范围。当两个键散列到相同的值时，会发生

冲突

；然后将钥匙放置在下一个可用位置（以确定的方式为准）

[编辑]：

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随机获取密钥的顺序与散列桶大致相同的机会是。。。不确定。

详细说明其他人在说什么，以及为什么您需要洗牌。如果反复以相同的方式初始化词典，则每次的顺序都相同。这显然不是随机的。正如Masque所说，它是基于散列的（参见这个问题）

直接回答“random.shuffle（）生成的排列与键的顺序（大致上）完全相同的几率是多少？”直接回答：与shuffle完全相同的几率是

1/阶乘（len（yourDict））

；这是因为其中一个排列将产生与dict在初始化时相同的顺序。不过，所有其他排序都会有所不同，而且洗牌可能会导致不同的排列（排序）。

factorial（len（yourDict））

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希望有帮助

详细说明其他人在说什么，以及为什么你需要洗牌。如果反复以相同的方式初始化词典，则每次的顺序都相同。这显然不是随机的。正如Masque所说，它是基于散列的（参见这个问题）

直接回答“random.shuffle（）生成的排列与键的顺序（大致上）完全相同的几率是多少？”直接回答：与shuffle完全相同的几率是

1/阶乘（len（yourDict））

；这是因为其中一个排列将产生与dict在初始化时相同的顺序。不过，所有其他排序都会有所不同，而且洗牌可能会导致不同的排列（排序）。

factorial（len（yourDict））

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希望有帮助

字典的顺序很难是随机的，只是没有定义。通过对其进行真正的洗牌，您将获得更好的结果。洗牌的速度应该是线性的，所以性能不应该是一个问题。

字典顺序几乎不是随机的，只是没有定义。

；该死的一个解释会很好，也许在一个答案中，如果它不适合？我建议阅读哈希表和哈希函数。你可能正在按散列桶的顺序得到钥匙。嗯，这说明答案很重要@TomKarzes，谢谢！字典的顺序很难是随机的，只是没有定义。通过对其进行真正的洗牌，您将获得更好的结果。洗牌的速度应该是线性的，所以性能不应该是一个问题。

字典顺序几乎不是随机的，只是没有定义。

；该死的一个解释会很好，也许在一个答案中，如果它不适合？我建议阅读哈希表和哈希函数。你可能正在按散列桶的顺序得到钥匙。嗯，这说明答案很重要@TomKarzes，谢谢！一个诡辩：如果字典很大，那么可能有不到

阶乘（len（yourDict））

的方法来为随机数生成器种子，因此公式会夸大直接使用

random.shuffle（）

的实际可能。看这个问题：另外，为了好玩，看这个：很酷。然而，OP说他们只处理40000个ID，伪随机数生成器周期为：

2**19937-1

for Python。因此，它们应该是安全的。sum（范围（140001）内n的math.log（n，2）计算结果为553809，所以为40000！更像是2**553809。此外，如果系统时钟以如下方式对其进行种子设定，即混洗是种子设定时系统时钟状态的函数，则系统的可能状态数