主要特性：

• 元素顺序由插入顺序决定
• 支持顺序相关的操作（如移动到开头/结尾）
• 相等性判断考虑顺序（两个OrderedDict顺序不同则不相等）
• 提供move_to_end()等方法

工作流程：

1. 插入操作：新元素添加到链表尾部，同时存入哈希表
2. 查找操作：通过哈希表直接访问，不影响链表顺序
3. 删除操作：从哈希表删除，同时调整链表指针
4. 移动操作：调整链表节点位置实现顺序变更

基础使用

from collections import OrderedDict

# 创建有序字典
od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3

print(od)  # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

# 移动元素到末尾
od.move_to_end('a')
print(od)  # OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('a', 1)])

# 弹出第一个元素
first_item = od.popitem(last=False)
print(first_item)  # ('b', 2)

                

LRU缓存实现

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.cache = OrderedDict()
        self.capacity = capacity

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.cache.move_to_end(key)
        return self.cache[key]

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)

                

• 内存占用：OrderedDict比普通字典多20-25%的内存开销
• 操作复杂度：大部分操作O(1)，但初始化排序操作需要O(n log n)
• 迭代效率：与普通字典相当，都是O(n)
• Python版本：Python 3.7+的普通字典已有序，如无需特殊方法可优先使用

关键点：

• OrderedDict内部使用双向链表维护插入顺序
• 提供丰富的顺序操作方法
• 相等性判断考虑顺序
• 适用于LRU缓存、配置解析等场景
• 内存开销高于普通字典