Comment les ensembles Python réalisent-ils la vérification de l'appartenance à O(1) ?

Comprendre l'implémentation des ensembles en Python

En Python, les ensembles offrent une vérification d'appartenance efficace avec une complexité temporelle O(1). En plongeant dans l'implémentation, on révèle une table de hachage comme structure de données sous-jacente qui prend en charge cette performance.

L'implémentation de l'ensemble emprunte des éléments à l'implémentation du dictionnaire, en utilisant essentiellement des dictionnaires avec des valeurs factices pour représenter les membres de l'ensemble. Cependant, il utilise des optimisations pour exploiter l'absence de valeurs, ce qui entraîne un comportement de vérification d'adhésion exceptionnel.

L'examen du code source CPython pour les ensembles fournit des informations supplémentaires. Bien qu'initialement dérivées de l'implémentation du dictionnaire, les implémentations ont depuis lors divergé considérablement. Malgré ces écarts, les ensembles continuent d'utiliser des tables de hachage pour maintenir les opérations de recherche et d'insertion O(1).

La compréhension de la structure de données sous-jacente aux ensembles met en évidence leurs avantages en termes de performances et ouvre la voie à des décisions d'optimisation éclairées au sein des programmes Python.

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