今天学习一种新的数据类型，集合，集合也是Python很常用到的基本数据类型~
1.什么是集合
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集合（set）是Python的一种基本数据类型；
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集合是一个无序的不可重复元素序列，集合是可变的。
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集合的元素必须是可以hash类型的；
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集合不可以使用索引访问，因为set无序，但是可以被迭代；
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可以hash类型：数值类型，布尔类型，字符串类型，bytes，元组，None等；
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不可以hash类型：list, bytearray, set等；
2.集合的定义
s = set() #定义空集合
s = {} #定义字典
s = {1,2,3} # 这是集合的初始化
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}
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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；
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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；
3.集合的插入
s = set()
s.add(1)
s.add(1)
print(s) 输出:{1} 集合可以去重
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集合的插入方法是
add()方法； -
集合中的元素是不可重复的，有去重功能；
4.集合的修改
s = set()
s.update([1,2,3]) #update()可以传人列表，会自动转换为集合
print(s) 输出：{1, 2, 3}
- 集合的的修改方法是 update() 方法，可以修改集合中的元素；
5.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，所以只能用迭代来查询；
6.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()
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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；
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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；
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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；
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clear：清除集合中所有元素；
7.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}
8.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；
本文参考自侠课岛（9xkd.com）Python同学计划
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