Если с объяснением того, что такое дикт и как его юзать у нас проблем не возникает, то вот ответить как они устроены в Python, а при правильном ответе получить следующий: “А как решаются коллизии?”, то уже ответить проблематичнее. Отвечаю сразу на первый вопрос - в Python’e ассоциативный массив реализован с помощью хеш-таблицы (для заметки, в C++ красно-чёрные деревья). В основе всего лежит хеш-функция. И вот многие говорят, что хорошая хеш-функция эта то, что дает более рандомный ответ, но разрабы путона так не считают и их хеша схожи, даже для разных строк. Этим свойством они пользуются для оптимизации, но об этом ниже...

Представьте себе огромную библиотеку, в которой вы хотите найти «Пикник на обочине». Как это сделать? Наивный способ — перебирать. Взять первую книгу, понять, что это не Стругацкие, поставить обратно, взять следующую, ... и так далее. В лучшем случае «Пикник на обочине» окажется в первой ячейке и мы справимся за один ход. В худшем придется перебрать все n книг библиотеки, за за O(n) шагов. Но можно быстрее. Для этого определим функцию, которая получает название книги и возвращает число. Такая функция-справочник: «Пикник на обочине» -> 1 «Декамерон» -> 2 «Уловка 22» -> 3 ...