要实现在非常大的条目中的哈希表中的O(1)时间复杂度，可以使用哈希表和哈希函数结合的方法。

哈希函数将输入的键映射到哈希表中的索引位置。这样，当我们需要访问某个键对应的值时，只需要通过哈希函数计算出索引位置，然后直接访问该位置的值，即可在O(1)时间内完成。

以下是一个示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 1000000
        self.table = [None] * self.size
        
    def hash_function(self, key):
        # 选择一个合适的哈希函数
        
    def insert(self, key, value):
        index = self.hash_function(key)
        self.table[index] = value
        
    def get(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        return self.table[index]

在上面的代码中，HashTable类包含一个大小为size的哈希表table，初始化时所有位置都为空。hash_function方法根据键计算出对应的索引位置。

insert方法将键值对插入哈希表中，先使用hash_function计算出索引位置，然后将值存储在对应的位置。

get方法根据键获取对应的值，同样先使用hash_function计算出索引位置，然后返回该位置上的值。

需要注意的是，选择一个合适的哈希函数是关键。一个好的哈希函数应该尽量将键均匀地映射到不同的索引位置，以避免冲突。此外，还可以使用开放寻址、链表等解决冲突的方法。