python内置数据结构基础认知：set

set  # 可变的、无序的、不重复的元素的集合；可迭代不可索引

set() -> new empty set object

set(iterable) -> new set object

set和线性结构：

可hash：

# 数值型int、float、complex

# 布尔型True、False

# 字符串string、bytes

# tuple p None

# 以上都是不可变类型，成为可哈希类型，hashable

不可hash：

# 列表[ ]

# set { }

# bytearray

 

set集合里只能放可hash的元素，不能放列表、set、bytearray等不可hash的元素

set集合里的元素必须是可hash的；set本身不可hash

set里的元素必须经过hash后得到一个hash值（key），该值代表该元素在内存里的唯一地址，当需要set里的元素时，该元素再经过hash计算出其hash值，直接找到其内存地址，时间复杂度O(1)，也就是说set集合并不会因其数据规模增大而降低效率

 

set增加 -> None：

.add(elem)  # 增加一个元素到set中；如果元素存在，则什么也不做

.update(*others) # 合并其他可迭代的对象里的元素到set中;()里可以放多个可迭代对象，逗号分割开

 

set删除：

.remove(elem) # 移除元素；元素不存在，返回KeyError异常（查找set中元素时，是先算该元素的hash值，hash值为Key，用Key来查找元素；找不到元素进行删除则返回Key异常）

.discard(elem) # 移除元素；元素不存在，什么也不做

.pop() ->item  # 移除并返回任意的元素（因set不可索引）；空集返回KeyError异常

.clear() # 移除所有元素

 

set只能删除元素和加入新的元素，没有修改，不可查询（因set不可索引）；可以迭代

in 和not in set #效率很高，时间复杂度O(1)

 

集合

并集

| #两个集合所有的元素合并到一起，相同的部分只要一份

.union(*others) -> new set # 返回和多个集合合并后的新的集合

.update(*others) -> None  #  和多个集合合并，就地修改

例子：s1.union(s2,s3) #返回s1、s2和s3的并集，可用变量去接

           s1.update(s2,s3) #s1变为s1、s2和s3的并集

交集

&  # 返回两个集合相同的元素

.intersection(*others) -> new set  #  返回和多个集合的交集

.intersection_update(*others) ->None # 获取和多个集合的交集，并就地修改

 

差集

- # A-B返回所有属于A且不属于B的元素组成的集合

.difference(*others) ->new set  #  返回和多个集合的差集

.difference_update(*others) ->None  #  获取和多个集合的差集并就地修改

 

对称差集

^ # 集合A和B，由所有不属于A和B的交集元素组成的集合，可以记为A|B-A&B