集合这种数据类型和我们数学中所学的集合很是相似，数学中堆积和的操作也有交集，并集和差集操作，python集合也是一样。
{'python3'} #输出结果，因为set是不会重复的，所以添加相同元素时，输出结果只有一个"python3"
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集合这个概念在我们高中阶段就有所了解，毕业已多年，我们一起回顾一下几个集合相关的基本概念吧？
+ 功能：成员检测、从序列中去除重复项以及数学中的集合类计算，例如交集、并集、差集与对称差集等等。
了解 Python 集合: 它们是什么，如何创建它们，何时使用它们，什么是内置函数，以及它们与集合论操作的关系
Given two arrays, write a function to compute their intersection.
在 Python 中，求两个列表的交集，并集和差集是经常会遇到的需求，而且也比较简单。
Python的set是一个无序且无重复元素的集合，概念上相当于数学上的无序集，数据结构上相当于dict的键。 既然set是集合，则必然可以实现并、交、差、对称差等集合运算。 set是一组无序排列的可哈希的值，因此可以用作字典中的键。set和之前介绍的list、tuple、dict等一样，可以使用in操作符检查元素是否在集合中存在，使用len()求得集合元素的个数，使用for循环迭代其成员,使用copy()返回一个浅复制。不同之处在于集合本身无序，所以没有索引，就不能实现索引和切片操作。
1 Set 定义：set可以用{}表示，但是不能用s{}这样定义，如果这样写，python编辑器会默认为是字典。
又是好久没有发技术上的文章了，一方面是最近工作也比较忙，同时自己也在学习python，另外一方面是因为个人不喜欢发表一些在互联网上可以直接找到的技术文章，最起码也得加上自己的一些思考和研究才算罢了吧！ 虽然python或者说集合这个东西很基础甚至很简单，但我还是想在这里白话白话自己的一个过程。 集合这个东西最早我是在数学里听到的，集合之间可以做一些运算，比如求交集，并集，归属等等。而集合在数学中算是一种散列的数据结构，通俗点来说就是无序的。既然集合是无序的，并
在python3对列表的处理中，会经常使用到Python求两个list的差集、交集与并集的方法。
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
文章背景： 集合（set）是Python中的一个数据类型。在集合中，每个元素都是唯一的（没有重复项），并且必须是不可变的（不能更改）。下面就来介绍set的内置方法。
Python中的集合专门用于存储信息，存储的元素无序且不能重复，它用一对花括号{}定义，数据之间用逗号隔开。
上图中用红色圈中的部分，就是关于 有序集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令可以使用 help 命令来进行查看，命令如下。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题，V号bitcarmanlee。github上star的同学，在我能力与时间允许范围内，尽可能帮大家解答相关问题，一起进步。
python字典的健必须不可变（可以是字符串、数字、元组，不能是列表），如果一个字典内部有相同的健，那么后面的健值会替换前面的同名健值
11，a = 2; b = 3; 如何利用 tuple为多个变量赋值的特性用一条语句互换 a 和 b 的值？(回复关键字 python11 查看参考答案)
定义： 由不同元素组成的集合，集合是一组无序排列 可hash值，可作为字典的key。
r = set([1,2,3,34,15,25,35,45,75]) 列表转化到set
针对两列表找相同与不同元素问题，提出利用set()方法，通过Python输入代码实验，证明该方法是有效的，本文的方法只比较了两个列表之间的问题，未来希望能够实现更多列表同时求相同与不同元素。
你好，我是 zhenguo 这是我的第479篇原创，这篇文章关于Python性能调优的10个小技巧，每天花5-10分钟阅读我的文章，对你技术提升一定会有帮助。
思考：元组不能改变，那为什么有列表，还要有元组呢？元组一般当成参数传递给方法，而不是传递列表，元组不可变的好处，保证数据的安全，比如我们传给一个不熟悉的方法或者数据接口，确保方法或者接口不会改变我们的数据从而导致程序问题。
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程序员的追求就是不写代码，早日财务自由。不对，一不小心把实话说出来了，应该是将代码写得简洁，优雅。
https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/
在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
对于后台开发工程师而言，不管你是什么语言的工程师。对于统计线上数据，从日志提炼信息等等场景，awk都是必备神器！
Python集合(set)，是一个很有意思的数据结构。从形式上看，它像字典有key但没有value，它的写法是这样的s = {'a', 'b', 'c'}，是不是像一个没有value的字典？另一方面，它又像是一个用花括号替换了方括号的列表，但它不能像列表那样用索引访问元素。
最近在做项目的时候有用到对两个集合中的元素进行对比求其交集的情况，因为涉及到的数据量比较大，所以在进行求两个集合中元素交集的时候，就应该考虑到程序运行的时间消耗等问题，
# 5.py #code=utf-8 # python的dict和set的使用 # dict dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。 d = {'zhangsan': 30, 'lisi': 40, 'daming': 19} print d # dict 可以通过坐标获取另外就是通过get方法获取，get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value print d['zhangsan'] print d.get('zhangsan') # dict 删除一个key d.pop('zhangsan') ''' dict的特点 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加； 需要占用大量的内存，内存浪费多。 ''' # set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。 s = set([1, 2, 4]) print s # 通过add方法添加元素到set中 s.add(7) print s # 通过remove 方法删除set中的元素 s.remove(1) print s # 求set的交集和并集 s1 = set([1, 3, 4, 6]) s2 = set([3, 5, 5, 6]) # 求差集 print s1 & s2 # 求并集 print s1 | s2 ''' 执行结果 {'daming': 19, 'lisi': 40, 'zhangsan': 30} 30 30 set([1, 2, 4]) set([1, 2, 4, 7]) set([2, 4, 7]) set([3, 6]) set([1, 3, 4, 5, 6]) '''
如果你还处于Python入门阶段，通常只需掌握list、tuple、set、dict这类数据结构，做到灵活使用即可。
python 的集合类型和 其他语言类似, 是一个无序不重复元素集,我在之前学过的其他的语言好像没有见过这个类型，基本功能包括关系测试和消除重复元素.集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetricdifference(对称差集)等数学运算,和我们初中数学学的集合的非常的相似。
本篇文章我们将演示LINQ扩展包基础语法里的多表查询 ，包括交集、并集、差集、去重、合并等实际操作中常用的类型转换手法。目前LINQ支持两种语法，我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达，再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生，最好的学习方式就是在项目中多去使用，相信会有很多感悟。
集合是一个数据类型，它其中的每个元素的顺序不固定，但唯一。多么绕的一句话，回味，一定要好好回味。
集合（set） discard删除数据时如果集合里面没有那个数据什么也不做，集合相减可以直接用-，+*/都不能用
在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
一、缘起 《100亿数据1万属性数据架构设计》文章发布后，不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣，故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎，从宏观到细节，希望把逻辑关系讲清楚，内容比较多，分上下两期。 主要内容如下，本篇（上）会重点介绍前三章： （1）全网搜索引擎架构与流程 （2）站内搜索引擎架构与流程 （3）搜索原理、流程与核心数据结构 （4）流量数据量由小到大，搜索方案与架构变迁 （5）数据量、并发量、策略扩展性及架构方案 （6）实时搜索引擎核心技术 可能99%的同学不实施搜索引擎，但本文一定对
在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。 基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法： 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。 编辑距离计算 编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Lev
知识：当迭代的对象迭代完并为空时，位于else的子句将执行，而如果在for循环中含有break时则直接终止循环，并不会执行else子句。
s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash
在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
(1) A={1,3,5},B={2,4,6},C= {1,2,3,4,5,6};
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