python实现集合

Python中的集合可以使用set()函数来创建，也可以使用花括号{}来创建。集合中的元素是无序的，且不允许重复。

例如，创建一个包含1到5的集合：

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set)

输出：

{1, 2, 3, 4, 5}

可以使用add()方法向集合中添加元素，使用remove()方法删除元素。

例如，向上面的集合中添加元素6：

my_set.add(6)
print(my_set)

输出：

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

例如，从上面的集合中删除元素3：

my_set.remove(3)
print(my_set)

输出：

{1, 2, 4, 5, 6}

相关问题

python实现集合运算

可以使用 Python 中的 set 类型和对应的集合运算符进行集合运算。例如，可以用“&”操作符求两个集合的交集，用“|”操作符求两个集合的并集，用“-”操作符求两个集合的差集。其他的集合运算符还包括“^”操作符（对称差集）和“<=”操作符（判断一个集合是否是另一个集合的子集）。具体用法可以参考 Python 官方文档。

python集合实现原理？

Python中的集合是一种可变容器对象，用于存储无序且不重复的元素。集合的实现原理主要基于哈希表（Hash Table）。

哈希表是一种根据关键字直接访问内存位置以提高访问速度的数据结构。在Python中，集合的元素都会被映射到一个哈希表中，这个哈希表是一个稀疏数组，其中的每个元素都是指向一个链表的指针。集合中的元素会被映射到哈希表的某个位置上，如果该位置上已经有元素存在，就会在对应的链表中查找是否有相同的元素，如果找到了相同的元素，则不会将其添加到集合中。

当向集合中添加元素时，Python会根据元素的哈希值将其映射到哈希表中的某个位置。如果该位置上已经有元素存在，就会在对应的链表中查找是否有相同的元素。如果没有找到相同的元素，则将新元素添加到链表的末尾。如果链表的长度超过了一个阈值，则会将链表转换为红黑树，以提高查找效率。

由于哈希表是一种基于数组的数据结构，因此集合中的元素在内存中并不是连续存储的，这就导致了集合的访问速度比列表等连续存储的数据结构要慢。但是，由于哈希表在查找元素时具有极高的效率，因此集合的查询和元素去重等操作非常快速。