6.3.1 集合 · 程序設計思想與方法

### 6.3.1 集合 Python 提供了集合類型 set，用于表示大量數據的無序集合體。集合可以由各種數據組成，數據之間沒有次序，并且互不相同。可見，Python 集合基本上就是數學中所說的集合①。集合類型的值有兩種創建方式：一種是用一對花括號將多個用逗號分隔的數據括起來；另一種是調用函數 set()，此函數可以將字符串、列表、元組等類型的數據轉換成集合類型的數據。不管用哪種方式創建集合值，在 Python 內部都是以 set([...])的形式表示的。注意，空集只能用 set()來創建，而不能用字面值{}表示，因為 Python 將{}用于表示空字典（見 6.3.2 節）。下面的會話過程演示了集合類型的值的創建。注意，集合中是不能有相同元素的，因此Python 在創建集合值的時候會自動刪除掉重復的數據。 > ① 當然 Python 集合并不完全等同于數學中的集合，例如數學中的集合可能是無窮集。 ``` >>> {1,2,3} set([1, 2, 3]) >>> s = {1,1,2,2,2,3,3} >>> s set([1, 2, 3]) >>> set('set') set(['s', 'e', 't']) >>> set('sets') set(['s', 'e', 't']) >>> set([1,1,1,2,1]) set([1, 2]) >>> set((1,2,1,1,2,3,4)) set([1, 2, 3, 4]) >>> set() set([]) >>> type(set()) <type 'set'> >>> type({}) <type 'dict'> ``` 集合類型支持多種運算，學過中學數學的讀者很容易理解這些運算的含義。我們將常用的集合運算列在表 6.6 中。 | 運算 | 含義 | | --- | --- | | x in <集合> | 檢測 x 是否屬于<集合>，返回 True 或 False | | s1 | s2 | 并集 | | s1 & s2 | 交集 | | s1 – s2 | 差集 | | s1 ^ s2 | 對稱差 | | s1 <= s2 | 檢測 s1 是否 s2 的子集 | | s1 < s2 | 檢測 s1 是否 s2 的真子集 | | s1 >= s2 | 檢測 s1 是否 s2 的超集 | | s1 > s2 | 檢測 s1 是否 s2 的真超集 | | s1 |= s2 | 將 s2 的元素并入 s1 中 | | len(s) | s 中的元素個數 | 圖 6.6 集合運算下面是集合運算的例子： ``` >>> s1 = {1,2,3,4,5} >>> s2 = {2,4,6,8} >>> 6 in s1 False >>> 6 in s2 True >>> s1 | s2 set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]) >>> s1 & s2 set([2, 4]) >>> s1 - s2 set([1, 3, 5]) >>> s1 |= s2 >>> s1 set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]) >>> len(s2) 4 ``` 和序列一樣，集合與 for 循環語句結合使用，可實現對集合中每個元素的遍歷。例如，接著上面的例子繼續執行語句： ``` >>> for x in s2: print x, 8 2 4 6 ``` Python 集合是可修改的數據類型，例如上面例子中修改了集合 s1 的值。但是，Python 集合中的元素必須是不可修改的！因此，集合的元素不能是列表、字典等，只能是數值、字符串、元組之類。同樣，集合的元素不能是集合，因為集合是可修改的。然而，Python 另外提供了 frozenset()函數，可用來創建不可修改的集合，這種集合可以作為另一個集合的元素。下面的語句展示了 set 和 frozenset 的區別： ``` >>> a = set(['hi','there']) >>> b = set([a,3]) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#74>", line 1, in <module> b = set([a,3]) TypeError: unhashable type: 'set' >>> a = frozenset(['hi','there']) >>> b = set([a,3]) >>> b set([3, frozenset(['there', 'hi'])]) ``` Python 以面向對象方式實現集合類型，集合對象的方法如表 6.7 所示。 | 方法 | 含義 | | --- | --- | | s1.union(s2) | 即 s1 | s2 | | s1.intersection(s2) | 即 s1 & s2 | | s1.difference(s2) | 即 s1 – s2 | | s1.symmetric_difference(s2) | 即 s1 ^ s2 | | s1.issubset(s2) | 即 s1 <= s2 | | s1.issuperset(s2) | 即 s1 >= s2 | | s1.update(s2) | s1 |= s2 | | s.add(x) | 向 s 中增加元素 x | | s.remove(x) | 從 s 中刪除元素 x（無 x 則出錯） | | s.discard(x) | 從 s 中刪除元素 x（無 x 也不出錯） | | s.pop() | 從 s 中刪除并返回任一元素 | | s.clear() | 從 s 中刪除所有元素 | | s.copy() | 復制 s | 表 6.7 集合對象的方法接著前面的例子，下面通過集合對象方法的調用來處理集合數據： ``` >>> s2.union([1,2,3]) set([1, 2, 3, 4, 6, 8]) >>> s2.intersection((1,2,3,4)) set([2, 4]) >>> set([2,4]).issubset(s2) True >>> s2.issuperset(set([2,4])) True >>> s2.add(10) >>> s2 set([8, 2, 4, 10, 6]) >>> print s2.pop() 8 >>> s2 set([2, 4, 10, 6]) ```