Python の Set データ構造はどのようにして O(1) メンバーシップ チェックを実現するのでしょうか?

Python セット データ構造: O(1) メンバーシップ チェックの探索

Python のセットが内部でどのように機能するかを理解することは、その例外的なメンバーシップを理解するために重要です。速度をチェック中。その超高速パフォーマンスは、基礎となる実装に由来しており、これには秘密があります。セットは辞書と同様のデータ構造を採用しています。

その中核では、CPython のセットは辞書とよく似た動作をします。ただし、これらのセットの値は単なるダミーであり、積極的な役割は果たしません。この独創的な設定により、セットのメンバーを表すキーに超高速の O(1) ルックアップでアクセスできるという利点がセットに付与されます。辞書としても知られるハッシュテーブルには魔法が宿っています。

さらに、CPython ソース コードを詳しく調べると、セットの起源が辞書の実装にあることがわかります。しかし、その後、彼らの道は分岐し、セットは明確なアイデンティティを獲得しました。セットとディクショナリはどちらもハッシュテーブルを利用しますが、特定の使用例ではその特定の動作とパフォーマンスが異なる場合があります。それにもかかわらず、ハッシュテーブルの基礎により、平均的なケースの検索と挿入が迅速な O(1) 操作のままであることが保証され、Python セットはあらゆるデータ サイエンティストやプログラマーにとって強力なツールになります。

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