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set又叫集合,它是⼀个十分重要的数据结构。它行为与数据结构列表数据结构相似,不同之处在于区别在于set包含重复的值。下面我们一起来看看set数据结构的概念、使用场景以及数学运算,总结梳理一下set数据结构的基础学习笔记。
1、set数据结构的概念
set(集合)是一组无重复无序的数据,就像数学中集合的概念。它没有标准的括号包裹,[]表示list,()表示tuple,{}表示dict。但是我们可以用带值的大括号来定义。set数据结构最大的作用就是去除重复的元素,如下所示:
set1 = {1, 2, 2, 3, 3, 3}
print(set1)
set1.add(1)
set1.add(4)
print(set1)
2、使用场景
set数据结构在很多情况下⾮常有⽤,例如你可能想检查列表中是否包含重复的元素,你有两个选择,第⼀个需要使⽤for循环,就像这样:
some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n']
duplicates = []
for value in some_list:
if some_list.count(value) > 1:
if value not in duplicates:
duplicates.append(value)
print(duplicates)
### 输出: ['b', 'n']
但还有⼀种更简单更优雅的解决⽅案,那就是使⽤集合(sets),直接这样做:
some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n']
duplicates = set([x for x in some_list if some_list.count(x) > 1]) print(duplicates)
### 输出: set(['b', 'n'])
3、数学运算
(1)交集
你可以对⽐两个集合的交集(两个集合中都有的数据),如下:
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black']) input_set = set(['red', 'brown'])
print(input_set.intersection(valid))
### 输出: set(['red'])
(2)差集
你可以⽤差集(difference)找出⽆效的数据,相当于⽤⼀个集合减去另⼀个集合的数据,例如:
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black']) input_set = set(['red', 'brown'])
print(input_set.difference(valid))
### 输出: set(['brown'])
(3)用符号
a_set = {'red', 'blue', 'green'}
print(type(a_set))
### 输出: <type 'set'>
以上就是set数据结构基础学习笔记,大家都掌握了吗?更多学习干货,尽在博学谷资讯。
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