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Python基本数据类型之集合

2019-02-14 21:33 出处:清屏网 人气: 评论(0

集合作为Python基本数据类型之一,相较于整型和字符串等类型来说难度要高很多,我们需要深入了解集合且熟练掌握集合的使用方法。

1.那什么是集合呢?

  • 集合(set)是Python的一种基本数据类型;
  • 集合是一个可变的无序的,且不可重复的元素序列;
  • 集合不可以使用索引访问,因为集合(set)是无序的,但是集合可以被迭代;
  • 集合的元素必须是可以hash类型的,也就是必须是hashable;
  • 判断一个对象是否可以hash:hash([1,2]);

2.可以hash类型

  • 数值类型;
  • 布尔类型;
  • 字符串类型;
  • bytes;
  • 元组;
  • None;

3.不可以hash类型

  • list;
  • bytearray;
  • set;

4.集合的定义

#定义空集合
s = set()   

s = {}       #注意这是定义字典的

# 初始化一个集合
s = {1,2,3}

s1 = {(1,2,3),100,'abc'}    #元组是可以被hash的,所以可以作为集合的元素
print(s1)    #输出:{'abc', 100, (1, 2, 3)}

s2 = {[1,2,3],(1,2,3),100}   #列表是不可hash的,所以输出会报错
print(s2)  #报错

s3 = set([1,2,3,4])
print(s3)   #输出:{1, 2, 3, 4}
  • 定义一个集合的语法是: s = set() ,而直接 s = {} 是定义一个空字典的语法;
  • 集合的初始化可以直接在中括号 {} 中赋值,类似与: s = {1,2,3}
  • 使用{}定义的集合,是集合的最终形式,所以不能有不可hash元素;
  • 使用set()方法和update()方法是可以传入列表的,因为python程序会把这个列表自动转换为集合,所以,你会发现通过set([1,2,3]),输出的时候就会变成了{1,2,3}这样的,就是把列表合并成了一个集合;

5.集合的插入

定义一个集合s
s = set()

s.add(1)
s.add(1)
print(s)     # 输出:{1}   因为集合可以去重
add()

6.集合的修改

#定义一个集合s
s = set()
s.update([1, 2, 3, 4, 5])     #update()可以传人列表,会自动转换为集合
print(s)   输出:{1, 2, 3, 4, 5}
  • 集合的的修改方法是 update() 方法,可以修改集合中的元素;

7.集合的查询

s = {1,2,3,4}
for item in s:
    print(item)

输出:
1
2
3
4
  • 集合是无序的,不能使用 index 索引查询,只能用迭代来查询;

8.集合的删除

s = {1,2,3,4,5}

# remove方法
s.remove(1)
print(s)    #输出:{2, 3, 4, 5}

#discard方法
s.discard(6)
print(s)    #输出:{1, 2, 3, 4, 5}  不会报错

#pop方法
s.pop()
print(s)    #输出:{2, 3, 4, 5}

# clear方法
s.clear()
print(s)    #输出:set()
  • remove :remove(value)方法直接移除元素的某个值,如果元素不存在,remove方法会报错;
  • discard : discard方法与remove方法类似,不同在于如果元素不存在,discard不会报错;
  • pop :一般来说集合中pop()方法是随机删除元素的,如果集合为空则报异常;
  • clear :清除集合中所有元素;

9.集合的对象操作

  • 并集 :两个集合求并集可以使用union()方法,或者使用 | 符号连接两个集合(多个元素则可以使用update()方法);
s1 = {1,2,3,4}
s2 = {3,4,5,6}
s3 = {1,5,7,8}

#两个集合求并集:
sets = s1.union(s2)
print(sets)         #输出:{1, 2, 3, 4, 5, 6}

#多个集合求并集:
sets = s1 | s2 | s3 
print(sets)       #输出:{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
  • 交集 :两个集合求交集可以使用intersection()方法(多个集合可以使用intersection_update()方法);
s1 = {1,2,3,4}
s2 = {3,4,5,6}
s3 = {4,5,6,7}

#两个集合求交集:
sets = s1.intersection(s2)
print(sets)   #输出:{3, 4}

#多个集合求交集:
s1.intersection_update(*(s2,s3))
print(s1)  #输出:{4}
  • 差集 :两个集合求差集可以使用difference方法,例如s1.difference(s2)表示s1有但s2没有的元素,反之亦然(多个集合用difference_update()方法)
s1 = {1,2,3,4}
s2 = {3,4,5,6}
s3 = {5,6,7,8}

#两个集合求差集:
sets = s1.difference(s2)
print(sets)    #输出:{1, 2}

#多个集合求差集:
s1.difference_update(*(s2,s3))
print(s1)      #输出:{1, 2}

10.集合查询效率问题

  • 线性结构的查询时间复杂度是O(n), 随着数据元素的增多,那么查询的时间线性增长;
  • Python中的set、dict可以认为是非线性结构,那么查询时候的时间复杂度就不是O(n),其存储结构采用的是散列表(hash表),其在最优情况下查询复杂度为O(1);
  • 所以集合查找时并不会随着元素集的增大而时间变长;
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本文标签: Python数据类型

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