非双射地图的快速功能性解决方案(值不唯一):

from itertools import imap, groupby

def fst(s):
    return s[0]

def snd(s):
    return s[1]

def inverseDict(d):
    """
    input d: a -> b
    output : b -> set(a)
    """
    return {
        v : set(imap(fst, kv_iter))
        for (v, kv_iter) in groupby(
            sorted(d.iteritems(),
                   key=snd),
            key=snd
        )
    }

理论上，这应该比命令式解决方案中那样逐个添加到集合(或添加到列表)更快。

不幸的是，值必须是可排序的，排序是由groupby要求的。

Python 3 +:

inv_map = {v: k for k, v in my_map.items()}

Python 2:

inv_map = {v: k for k, v in my_map.iteritems()}

与值不同，字典需要在字典中有一个唯一的键，因此我们必须将反向的值附加到一个sort列表中，以便包含在新的特定键中。

def r_maping(dictionary):
    List_z=[]
    Map= {}
    for z, x in dictionary.iteritems(): #iterate through the keys and values
        Map.setdefault(x,List_z).append(z) #Setdefault is the same as dict[key]=default."The method returns the key value available in the dictionary and if given key is not available then it will return provided default value. Afterward, we will append into the default list our new values for the specific key.
    return Map

如果值不是唯一的并且可能是一个哈希(一维):

for k, v in myDict.items():
    if len(v) > 1:
        for item in v:
            invDict[item] = invDict.get(item, [])
            invDict[item].append(k)
    else:
        invDict[v] = invDict.get(v, [])
        invDict[v].append(k)

对于递归，如果你需要深入挖掘，那么只需要一维:

def digList(lst):
    temp = []
    for item in lst:
        if type(item) is list:
            temp.append(digList(item))
        else:
            temp.append(item)
    return set(temp)

for k, v in myDict.items():
    if type(v) is list:
        items = digList(v)
        for item in items:
            invDict[item] = invDict.get(item, [])
            invDict[item].append(k)
    else:
        invDict[v] = invDict.get(v, [])
        invDict[v].append(k)

我在循环'for'和方法'.get()'的帮助下写了这篇文章，我把字典的'map'名字改为'map1'，因为'map'是一个函数。

def dict_invert(map1):
    inv_map = {} # new dictionary
    for key in map1.keys():
        inv_map[map1.get(key)] = key
    return inv_map

如果值不是唯一的，并且你有点硬核:

inv_map = dict(
    (v, [k for (k, xx) in filter(lambda (key, value): value == v, my_map.items())]) 
    for v in set(my_map.values())
)

特别是对于大型字典，请注意，此解决方案的效率远远低于Python reverse / invert映射的答案，因为它在items()上循环多次。