Python Set различия ()

Автор оригинала: Chris.

Python’s set.fefference (наборы) Способ создает и возвращает новый набор, содержащий все элементы этого Установить кроме тех в данном наборе аргумента или аргументов. Полученный набор имеет максимум как много элементов, как этот набор.

Вот минимальный пример, где мы возвращаем новый набор с элементами из существующего набора после удаления элементов 1 и 2 из нового набора:

>>> s = {1, 2, 3}
>>> t = {1, 2}
>>> s.difference(t)
{3}

Синтаксис

Давайте погрузимся в формальный синтаксис set.fefference () метод.

set.difference(*sets)

Возвращаемое значение установленной разницы ()

Возвращаемое значение set.fefference () это новый набор, содержащий все элементы Установить Это вызывается, кроме те, которые в данном наборе аргумента или аргументов. Полученный набор имеет максимально возможное, как и любой другой набор, приведенный в списке аргументов.

Усовершенствованные примеры Установленные разницы

Существуют некоторые тонкости, которые вы должны понимать в отношении функции установки разницы. Давайте погрузимся в них пример!

Простой пример состоит в том, чтобы рассчитать разницу набора с другим подмножеством:

>>> {1, 2, 3}.difference({1})
{2, 3}

Но что, если вы инвертируете это и рассчитаете разницу подмножества и суперсета? В этом случае результатом является пустой набор после удаления всех элементов из нового набора:

>>> {1}.difference({1, 2, 3})
set()

Можете ли вы вычислить разницу между набором и пустым набором? Конечно! Возвращаемое значение является оригинальным набором, скопированным.

>>> {1, 2, 3}.difference(set())
{1, 2, 3}

Что, если есть перекрытие между наборами, но оба набора имеют элементы, которые не содержатся в другом? В этом случае вы бы удалили все элементы в перекрытии из нового набора-после копирования всех элементов из исходного набора в него.

>>> {1, 2, 3}.difference({2, 3, 4})
{1}

Установить разницу нескольких настроек аргументов

Вы можете вычислить разницу между оригинальным набором и произвольным количеством настроек аргументов. В этом случае возвращаемое значение будет набором, который содержит только элементы, которые являются членами только оригинального набора. Результатом является новый набор с этими элементами.

Вот пример:

>>> {1, 2, 3, 4, 5, 6}.difference({1, 2}, {3, 4}, {1, 3, 5})
{6}

Только элемент 6 не является членом любого из настроек аргументов.

Python Set разница против минус

Гораздо более лаконичный способ написать наборов разницы – перегруженный оператор минус “-“ Отказ Применительно к двум наборам S и T , результат S - T такой же, как звонить s.difference (t) Отказ Он вычисляет разницу всех элементов в исходном наборе, кроме элементов во втором наборе.

Вот основной пример:

>>> {1, 2, 3, 4}.difference({3, 4, 5})
{1, 2}
>>> {1, 2, 3, 4} - {3, 4, 5}
{1, 2}

Вы можете увидеть, что эта минус нотация более лаконична и читается одновременно. Поэтому рекомендуется использовать оператор минус над set.fefference () метод.

Чтобы вычислить установленную разницу нескольких множеств с оператором минус, цепь вместе несколько различий вычислений: S0 - S1 - S2 - ... - Sn Отказ

>>> {1, 2, 3, 4, 5} - {1, 2} - {2, 3} - {3, 4}
{5}

Вам не нужно импортировать какую-либо библиотеку для использования оператора минус – это встроенно.

Установить разницу () vs int_update ()

set.fefference () Метод возвращает новый набор, тогда как set.difference_update () Работает на множестве, он вызывается и возвращает Нет Отказ

• s.difference (t) – Создайте и верните новый набор, содержащий все элементы этого набора, кроме те, которые в данных аргументах.
• s.difference_update (t) – Удалите все элементы из этого набора, которые являются членами любого из данных настроек аргументов.

Вот пример, который показывает разницу между обоими методами:

>>> s = {1, 2, 3}
>>> t = s.difference({1, 2})
>>> s
{1, 2, 3}

И set.difference_update () Обновления на существующем наборе S И ничего не возвращает:

>>> s = {1, 2, 3}
>>> s.difference_update({1, 2})
>>> s
{3}

Что такое временная сложность установленного разницы ()?

Сложность времени выполнения set.fefference () Функция на комплекте с N Элементы и установленный аргумент с м Элементы это O (n) Поскольку вам нужно проверить каждый элемент в первый набор, является ли он элемент второго набора. Проверка членства – O (1) Так что сложность выполнения – это O (n) * (n) Отказ Фактически, если второй набор меньше, сложность времени выполнения меньше, то есть, м -> Установить разницу O (m) Отказ

Вы можете увидеть это в следующем простом эксперименте, в котором мы запускаем метод набора несколько раз для увеличения размеров набора:

Я провел этот эксперимент на моем Acer Aspire 5 ноутбук (Я знаю) с Intel Core I7 (8-й GEN) процессор и 16 ГБ памяти. Вот код эксперимента:

import matplotlib.pyplot as plt
import random
import time

sizes = [i * 10**5 for i in range(50)]
runtimes = []

for size in sizes:
    s = set(range(size))
    t = set(range(0, size, 2))

    # Start track time ...
    t1 = time.time()
    s.difference(t)
    t2 = time.time()
    # ... end track time
    
    runtimes.append(t2-t1)


plt.plot(sizes, runtimes)
plt.ylabel('Runtime (s)')
plt.xlabel('Set Size')

plt.show()

Другие методы набора Python

Все Установить методы называются данными Установить Отказ Например, если вы создали набор S = {1, 2, 3} Вы бы назвали S.CLEAR () Чтобы удалить все элементы набора. Мы используем термин «Этот набор» обратиться к множеству, на котором выполняется метод.

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.