고유 한 데이터에 Python 세트를 사용하는 방법은 무엇입니까?

고유 한 데이터에 Python 세트를 사용하는 방법?

Python 세트는 고유 한 요소를 저장하도록 특별히 설계된 강력한 데이터 구조입니다. 목록이나 튜플과 달리 세트는 중복 값을 허용하지 않습니다. 따라서 고유 한 데이터 식별 및 조작과 관련된 작업에 매우 유용합니다. 다음은 다음과 같은 사용 방법입니다.

세트 생성 :

Curly Braces 또는

생성자를 사용하여 세트를 만들 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. {} 요소 추가 및 제거 및 제거 : set() 메소드를 사용하여 요소를 추가하고 또는 메소드를 사용하여 요소를 제거 할 수 있습니다. 는 요소를 찾을 수없는 경우 a

를 높이고,

<code class="python"># Using curly braces
my_set = {1, 2, 3, 3, 4, 5}  # Duplicates are automatically removed
print(my_set)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5}

# Using the set() constructor
my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
my_set = set(my_list)
print(my_set)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5}</code>

는 그렇지 않습니다.

Python Sets는 Union (), 교차 (add()), 차이 () 및 상징적 차이와 같은 다양한 수학적 세트 작업을 지원합니다. 이들은 세트간에 공통 요소 또는 고유 한 요소를 찾는 것과 같은 작업에 매우 효율적입니다. remove() 데이터 청소에서 Python 세트의 일반적인 사용 사례는 무엇입니까? discard() remove() Python 세트는 고유 한 값을 효율적으로 처리 할 수있는 능력으로 인해 데이터 청소에 귀중합니다. 몇 가지 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다. KeyError discard()

복제 제거 제거 :

<code class="python">my_set.add(6)
print(my_set)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

my_set.remove(3)
print(my_set)  # Output: {1, 2, 4, 5, 6}

my_set.discard(7) # No error even though 7 is not present
print(my_set)  # Output: {1, 2, 4, 5, 6}</code>

이것은 가장 간단한 응용 프로그램입니다. 목록 또는 기타 시퀀스를 세트로 자동으로 변환하여 복제물을 제거합니다.

고유 한 값 식별 : 세트는 데이터 세트에 존재하는 고유 한 요소를 신속하게 결정하여 데이터의 구성에 대한 통찰력을 제공합니다. 실없는 값 찾기 : |는 예상 값을 나타내는 것과 비교할 수 있습니다. 포인트. & - 데이터 세트 비교 : ^ 세트는 데이터 세트 간의 비교를 용이하게하고, 각 데이터 세트에 대한 공통 요소, 고유 요소를 표시하는 요소 및 다른 하나에 존재하지만 다른 요소를 나타내는 요소들 사이의 비교를 용이하게한다. 필드.

고유 한 요소를 찾기 위해 다른 데이터 구조와 비교하여 파이썬 세트는 얼마나 효율적입니까?

<code class="python">set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}

union_set = set1 | set2  # or set1.union(set2)
print(union_set)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5}

intersection_set = set1 & set2 # or set1.intersection(set2)
print(intersection_set)  # Output: {3}

difference_set = set1 - set2 # or set1.difference(set2)
print(difference_set)  # Output: {1, 2}

symmetric_difference_set = set1 ^ set2 # or set1.symmetric_difference(set2)
print(symmetric_difference_set) # Output: {1, 2, 4, 5}</code>

파이썬 세트는 목록이나 사전과 같은 다른 데이터 구조에 비해 고유 한 요소를 찾는 데 매우 효율적입니다. 이 효율성은 해시 테이블을 사용한 기본 구현에서 비롯됩니다.

조회 시간 :
• 세트에서 요소의 존재를 점검하면 평균 시간이 O (1) (일정한 시간)의 복잡성을 가지고 있으며, 이는 세트의 크기에 따라 취한 시간이 크게 증가하지 않음을 의미합니다. 반면에 목록은 검색에 O (n) (선형 시간)을 요구합니다. 삽입 시간 : 세트에 요소를 추가하는 것은 평균적으로 O (1)을 차지합니다. 목록에 삽입하면 최악의 경우 (처음에 삽입 해야하는 경우). 동시에?
아니요, 다른 불변 데이터 유형으로 동시에 파이썬 세트를 직접 사용할 수는 없습니다. 세트에는 동일한 불변 유형의 요소가 포함되어야합니다. 이 제한은 해시 테이블이 내부적으로 작동하는 방식 때문입니다. 해시 함수는 해시 테이블 내의 위치에 요소를 매핑하는 일관된 방법이 필요하며,이 일관성은 요소가 동일한 불변 유형 (정수, 문자열, 동일한 구조의 튜플) 일 때 보장하기가 더 쉽습니다. 다른 불변의 유형을 혼합하려고 시도하면
• . 이지만 다른 데이터 유형의 컬렉션을 함께 저장 해야하는 경우 튜플 세트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 : 이 경우 세트의 각 요소는 튜플이며 세트 내에서 유형 일관성을 유지합니다. 그러나 같은 세트에서 튜플을 정수와 직접 혼합 할 수 없습니다.

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