Python集合(set)：快速查找与创建方法

"这篇文档是关于Python基础教程中集合(set)的部分，主要讲解了Python集合的特性、用途以及创建方法。" 在Python编程语言中，集合（set）是一种非常实用且高效的数据结构，它主要用于存储无序且不重复的元素序列。与列表和字典相比，集合具有独特的特性和优势。集合中的元素没有特定的顺序，同时不允许重复，这使得集合成为执行成员测试（即判断某个元素是否存在于集合中）的理想工具。 集合的创建通常有两种方式：一是通过`set()`函数创建一个空集合，二是将一个列表或其他可迭代对象传给`set()`函数来创建包含这些元素的集合。例如： ```python In[1]: s = set() In[2]: s = set([1, 2, 3, 4, 5]) ``` 在上述代码中，`set()`函数创建了一个空集合，而`set([1, 2, 3, 4, 5])`则创建了一个包含整数1到5的集合。值得注意的是，如果传入的列表中有重复元素，集合会自动去除重复部分： ```python In[3]: s = set([1, 2, 3, 3, 5]) Out[3]: {1, 2, 3, 5} ``` 集合的内部实现基于哈希表，这意味着查找、添加或删除元素的时间复杂度都是O(1)，这远优于列表的线性查找（O(n)）。因此，当需要快速判断元素是否存在时，集合是首选数据结构，特别是在处理大量数据时。 然而，集合的元素必须是不可变的，这意味着列表、字典等可变对象不能作为集合的元素。尝试这样做会导致`TypeError`： ```python In[9]: s = {'a', [1, 2]} # TypeError: unhashable type: 'list' In[10]: s = {'a', {'a': 1}} # TypeError: unhashable type: 'dict' ``` 集合支持多种操作，如并集（union）、交集（intersection）、差集（difference）和对称差集（symmetric difference），这些操作提供了集合间元素的组合和比较功能。例如： ```python In[11]: s1 = {'a', 'b', 'c'} In[12]: s2 = {'c', 'd', 'e'} In[13]: s1.union(s2) # 找出两个集合的所有元素，不重复 Out[13]: {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'} In[14]: s1.intersection(s2) # 找出两个集合共有的元素 Out[14]: {'c'} ``` 此外，集合也支持基本的数学运算，如增加新元素、删除元素等： ```python In[15]: s.add('f') # 添加元素 In[16]: s.remove('b') # 删除元素 ``` Python集合是一种高效的数据结构，适用于快速的成员测试、去重以及集合间的数学运算。其内部的哈希表实现确保了高效的查找性能，尤其在处理大量数据时。不过，需要注意集合内的元素必须是不可变类型。了解并熟练运用集合，可以显著提升Python代码的效率和可读性。