python数据结构之 set
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在數學概念中，被意為整合元素的定義區域
在python中，set最大的作用是用來去重
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set常見操作：
In [158]: s ={1,1,1,1,2,22,33,3,3,3}
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In [159]: s
Out[159]: {1,2, 3, 22, 33}
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在定義一個集合的時候，只能使用大括號定義最少一個值，不然會被認為字典進行定義
在set中不能加入不可哈希的對象類型
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In [161]:hash('a')
Out[161]:4952964627402403516
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查看列表的哈希值，可以發現這個對象不可被哈希
In [162]: a =[1,2,3]
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In [163]:hash(a)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?Traceback (most recent call last)
<ipython-input-163-fe724719d9a1>in <module>()
----> 1hash(a)
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TypeError:unhashable type: 'list'
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set元素必須是可以哈希運算，但是需要元素可以迭代的
只要是能被迭代的元素都可以被加入到set中
In [171]:list(s)
Out[171]:['abc', b'abc']
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In [172]: a =list(s)
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In [173]: a
Out[173]:['abc', b'abc']
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In [174]:set(a)
Out[174]:{'abc', b'abc'}
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set.add增加元素
增加一個元素到set中，如果存在則什么都不做，因為存在其值
In [176]:s.add(1)
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In [177]: s
Out[177]: {1,'abc', b'abc'}
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In [178]:s.add(2)
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In [179]: s
Out[179]: {1,'abc', 2, b'abc'}
set可以收集多個集合，同樣的可以合并多個集合
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使用update進行更新
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In [180]:s.update({1,2,3},{5,7},(1,9,1))
In [181]: s
Out[181]: {1,'abc', 2, b'abc', 3, 5, 7, 9}
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In [185]:s.update({1})
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In [186]: s
Out[186]: {1,'abc', 2, b'abc', 3, 5, 7, 4, 9}
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In [187]:s.update({10})
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In [188]: s
Out[188]: {1,'abc', 2, b'abc', 3, 5, 7, 4, 9, 10}
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set.remove刪除
remove，將要刪除的值轉為hash，并按當前hash值定位其位置進行刪除，這個hash將作為一個key進行操作
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In [193]: s
Out[193]: {1,2, b'abc', 3, 5, 7, 4, 9, 10}
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In [194]:s.remove(b'abc')
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In [195]: s
Out[195]: {1,2, 3, 4, 5, 7, 9, 10}
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查找元素的過程是非常快，因為是直接定義hash，并非是從頭到尾去遍歷
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discard 從集合移除一個元素
與remove功能一樣，但是discard并不會彈出異常：
remove 刪除一個異常索引會報出keyerror
In [196]:s.remove('hahaha')
---------------------------------------------------------------------------
KeyError?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? Traceback (most recent call last)
<ipython-input-196-185a5cf4c543>in <module>()
----> 1s.remove('hahaha')
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KeyError:'hahaha'
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discard 刪除一個索引則不會返回任何信息
In [197]:s.discard('hahaha')
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In [198]:
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pop ?隨機挑選一個彈出并返回
pop只是隨機彈出，并不能跟參數
In [202]:s.pop()
Out[202]: 2
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In [203]:s.pop()
Out[203]: 3
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In [204]: s
Out[204]: {4,5, 7, 9, 10}
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clear ?清除集合內所有元素，但是要考慮GC內存回收問題
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set修改及查詢
在set中沒有修改的概念，只有兩種操作:
刪除元素 和追加元素
查詢：非線性結構，無法進行索引查詢
遍歷：可以遍歷所有可迭代的元素
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成員運算符
成員運算符 in , not in ,效率很高
非線性結構如果找哈希值，時間復雜度相當于索引遍歷列表大O(1)
看似通過值在遍歷，實際上是用哈希值進行定位
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可哈希的類型
數值型：int、float、complex
布爾類：True、False
字符串： str Bytes
Tuple、None都是不可變類型，稱為哈希類型
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對比list和set執行效率
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查看set執行效率
導入模塊timeit
import timeit
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In [3]:%%timeit lst1 = set(range(1000))
??...: a = -1 in lst1
??...:
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38.1 ns ± 0.0493 ns per loop(mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
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查看list效率
In [1]:%%timeit lst1 = list(range(1000))
??...: a = -1 in lst1
??...:
14.7 μs ± 99.3ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
總結：
線性結構查詢的復雜度是O(n),?隨著規模增大耗時間越來越高
set和字典都屬于特殊結構，其中都存了hash作為key，時間復雜度可以做到O(1),查詢時間與數據規模無關
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的python数据结构之 set的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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