### 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])
```
- 前言
- 第 1 章 計算與計算思維
- 1.1 什么是計算?
- 1.1.1 計算機與計算
- 1.1.2 計算機語言
- 1.1.3 算法
- 1.1.4 實現
- 1.2 什么是計算思維?
- 1.2.1 計算思維的基本原則
- 1.2.2 計算思維的具體例子
- 1.2.3 日常生活中的計算思維
- 1.2.4 計算思維對其他學科的影響
- 1.3 初識 Python
- 1.3.1 Python 簡介
- 1.3.2 第一個程序
- 1.3.3 程序的執行方式
- 1.3.4 Python 語言的基本成分
- 1.4 程序排錯
- 1.5 練習
- 第 2 章 用數據表示現實世界
- 2.1 數據和數據類型
- 2.1.1 數據是對現實的抽象
- 2.1.1 常量與變量
- 2.1.2 數據類型
- 2.1.3 Python 的動態類型*
- 2.2 數值類型
- 2.2.1 整數類型 int
- 2.2.2 長整數類型 long
- 2.2.3 浮點數類型 float
- 2.2.4 數學庫模塊 math
- 2.2.5 復數類型 complex*
- 2.3 字符串類型 str
- 2.3.1 字符串類型的字面值形式
- 2.3.2 字符串類型的操作
- 2.3.3 字符的機內表示
- 2.3.4 字符串類型與其他類型的轉換
- 2.3.5 字符串庫 string
- 2.4 布爾類型 bool
- 2.4.1 關系運算
- 2.4.2 邏輯運算
- 2.4.3 布爾代數運算定律*
- 2.4.4 Python 中真假的表示與計算*
- 2.5 列表和元組類型
- 2.5.1 列表類型 list
- 2.5.2 元組類型 tuple
- 2.6 數據的輸入和輸出
- 2.6.1 數據的輸入
- 2.6.2 數據的輸出
- 2.6.3 格式化輸出
- 2.7 編程案例:查找問題
- 2.8 練習
- 第 3 章 數據處理的流程控制
- 3.1 順序控制結構
- 3.2 分支控制結構
- 3.2.1 單分支結構
- 3.2.2 兩路分支結構
- 3.2.3 多路分支結構
- 3.3 異常處理
- 3.3.1 傳統的錯誤檢測方法
- 3.3.2 傳統錯誤檢測方法的缺點
- 3.3.3 異常處理機制
- 3.4 循環控制結構
- 3.4.1 for 循環
- 3.4.2 while 循環
- 3.4.3 循環的非正常中斷
- 3.4.4 嵌套循環
- 3.5 結構化程序設計
- 3.5.1 程序開發過程
- 3.5.2 結構化程序設計的基本內容
- 3.6 編程案例:如何求 n 個數據的最大值?
- 3.6.1 幾種解題策略
- 3.6.2 經驗總結
- 3.7 Python 布爾表達式用作控制結構*
- 3.8 練習
- 第 4 章 模塊化編程
- 4.1 模塊化編程基本概念
- 4.1.1 模塊化設計概述
- 4.1.2 模塊化編程
- 4.1.3 編程語言對模塊化編程的支持
- 4.2 Python 語言中的函數
- 4.2.1 用函數減少重復代碼 首先看一個簡單的用字符畫一棵樹的程序:
- 4.2.2 用函數改善程序結構
- 4.2.3 用函數增強程序的通用性
- 4.2.4 小結:函數的定義與調用
- 4.2.5 變量的作用域
- 4.2.6 函數的返回值
- 4.3 自頂向下設計
- 4.3.1 頂層設計
- 4.3.2 第二層設計
- 4.3.3 第三層設計
- 4.3.4 第四層設計
- 4.3.5 自底向上實現與單元測試
- 4.3.6 開發過程小結
- 4.4 Python 模塊*
- 4.4.1 模塊的創建和使用
- 4.4.2 Python 程序架構
- 4.4.3 標準庫模塊
- 4.4.4 模塊的有條件執行
- 4.5 練習
- 第 5 章 圖形編程
- 5.1 概述
- 5.1.1 計算可視化
- 5.1.2 圖形是復雜數據
- 5.1.3 用對象表示復雜數據
- 5.2 Tkinter 圖形編程
- 5.2.1 導入模塊及創建根窗口
- 5.2.2 創建畫布
- 5.2.3 在畫布上繪圖
- 5.2.4 圖形的事件處理
- 5.3 編程案例
- 5.3.1 統計圖表
- 5.3.2 計算機動畫
- 5.4 軟件的層次化設計:一個案例
- 5.4.1 層次化體系結構
- 5.4.2 案例:圖形庫 graphics
- 5.4.3 graphics 與面向對象
- 5.5 練習
- 第 6 章 大量數據的表示和處理
- 6.1 概述
- 6.2 有序的數據集合體
- 6.2.1 字符串
- 6.2.2 列表
- 6.2.3 元組
- 6.3 無序的數據集合體
- 6.3.1 集合
- 6.3.2 字典
- 6.4 文件
- 6.4.1 文件的基本概念
- 6.4.2 文件操作
- 6.4.3 編程案例:文本文件分析
- 6.4.4 緩沖
- 6.4.5 二進制文件與隨機存取*
- 6.5 幾種高級數據結構*
- 6.5.1 鏈表
- 6.5.2 堆棧
- 6.5.3 隊列
- 6.6 練習
- 第 7 章 面向對象思想與編程
- 7.1 數據與操作:兩種觀點
- 7.1.1 面向過程觀點
- 7.1.2 面向對象觀點
- 7.1.3 類是類型概念的發展
- 7.2 面向對象編程
- 7.2.1 類的定義
- 7.2.2 對象的創建
- 7.2.3 對象方法的調用
- 7.2.4 編程實例:模擬炮彈飛行
- 7.2.5 類與模塊化
- 7.2.6 對象的集合體
- 7.3 超類與子類*
- 7.3.1 繼承
- 7.3.2 覆寫
- 7.3.3 多態性
- 7.4 面向對象設計*
- 7.5 練習
- 第 8 章 圖形用戶界面
- 8.1 圖形用戶界面概述
- 8.1.1 程序的用戶界面
- 8.1.2 圖形界面的組成
- 8.1.3 事件驅動
- 8.2 GUI 編程
- 8.2.1 UI 編程概述
- 8.2.2 初識 Tkinter
- 8.2.3 常見 GUI 構件的用法
- 8.2.4 布局
- 8.2.5 對話框*
- 8.3 Tkinter 事件驅動編程
- 8.3.1 事件和事件對象
- 8.3.2 事件處理
- 8.4 模型-視圖設計方法
- 8.4.1 將 GUI 應用程序封裝成對象
- 8.4.2 模型與視圖
- 8.4.3 編程案例:匯率換算器
- 8.5 練習
- 第 9 章 模擬與并發
- 9.1 模擬
- 9.1.1 計算機建模
- 9.1.2 隨機問題的建模與模擬
- 9.1.3 編程案例:乒乓球比賽模擬
- 9.2 原型法
- 9.3 并行計算*
- 9.3.1 串行、并發與并行
- 9.3.2 進程與線程
- 9.3.3 多線程編程的應用
- 9.3.4 Python 多線程編程
- 9.3.5 小結
- 9.4 練習
- 第 10 章 算法設計和分析
- 10.1 枚舉法
- 10.2 遞歸
- 10.3 分治法
- 10.4 貪心法
- 10.5 算法分析
- 10.5.1 算法復雜度
- 10.5.2 算法分析實例
- 10.6 不可計算的問題
- 10.7 練習
- 第 11 章 計算+X
- 11.1 計算數學
- 11.2 生物信息學
- 11.3 計算物理學
- 11.4 計算化學
- 11.5 計算經濟學
- 11.6 練習
- 附錄
- 1 Python 異常處理參考
- 2 Tkinter 畫布方法
- 3 Tkinter 編程參考
- 3.1 構件屬性值的設置
- 3.2 構件的標準屬性
- 3.3 各種構件的屬性
- 3.4 對話框
- 3.5 事件
- 參考文獻