Python内置的Counter是否为哈希映射？其get()、put()时间复杂度是O(1)吗？

1. Counter是否属于哈希映射？ #

• Python的collections.Counter本质是dict（字典，即哈希映射）的子类，完全属于哈希映射的范畴。它的底层存储结构和原生字典一致，都是通过哈希表实现的，专门用来统计可哈希对象的出现次数，只是在原生字典的基础上封装了计数相关的额外方法（比如most_common()、elements()等）。
• 你可以直接运行issubclass(collections.Counter, dict)验证，返回结果为True，说明它完全继承了字典的所有特性。

2. get()和put()操作的时间复杂度 #

• 首先明确：Counter没有单独定义put()方法，给元素增加/修改计数的操作就是字典的赋值/更新操作，和get()一起都是直接继承自原生字典的实现。
• 这两类操作的平均时间复杂度为O(1)，和原生字典完全一致，只有在极端哈希碰撞的最坏情况下才会退化到O(n)，但常规业务场景下几乎不会遇到这种情况，可以默认按O(1)来评估性能。

补充说明：如果是用Counter.update()批量更新计数，时间复杂度是O(k)，k是你传入的可迭代对象的元素数量，这是因为底层要遍历所有元素逐个更新计数，不属于单个读写操作的性能问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mider111