Множества в Python: Основные концепции, методы и примеры

Множества (sets) — это неупорядоченные коллекции уникальных элементов. В Python множества являются мощным инструментом для работы с такими коллекциями, где важен факт присутствия элемента, а не его позиция или количество вхождений. В этой лекции мы рассмотрим основные концепции, методы работы с множествами и примеры их использования.

Основные концепции множеств

1. Неупорядоченность: Элементы в множестве не имеют определённого порядка, поэтому нельзя обращаться к элементам по индексу.
2. Уникальность: Множество содержит только уникальные элементы. Дубликаты автоматически удаляются.
3. Изменяемость: Множества изменяемы, то есть можно добавлять и удалять элементы. Исключением является тип "frozenset" — неизменяемый аналог множества.

Создание множеств

Множество можно создать несколькими способами:

С помощью литерала множества:

# Пустое множество создаётся через конструктор set()
empty_set = set()

# Множество с элементами
fruit_set = {"apple", "banana", "cherry"}
print(fruit_set)

Выходные данные:

{'banana', 'apple', 'cherry'}

С помощью функции set():

# Преобразование списка в множество
numbers = set([1, 2, 3, 4, 5])
print(numbers)

Выходные данные:

{1, 2, 3, 4, 5}

Основные операции над множествами

1. Добавление элемента:

Для добавления элемента используется метод add()

fruit_set = {"apple", "banana", "cherry"}
fruit_set.add("orange")
print(fruit_set)

Выходные данные:

{'banana', 'apple', 'cherry', 'orange'}

Удаление элемента:

Существует несколько методов для удаления элементов:

• remove(element): Удаляет элемент, если его нет — выбрасывает ошибку KeyError.
• discard(element): Удаляет элемент, если его нет — ничего не происходит.
• pop(): Удаляет и возвращает случайный элемент.

fruit_set = {"apple", "banana", "cherry"}
fruit_set.remove("banana")
print(fruit_set)

fruit_set.discard("apple")
print(fruit_set)

fruit_set.pop()  # Удаляет случайный элемент
print(fruit_set)

Выходные данные:

{'apple', 'cherry'}
{'cherry'}
set()  # Осталось пустое множество

Специальные методы работы с множествами

В этой секции рассмотрим методы, которые позволяют выполнять различные операции над множествами, такие как объединение, пересечение и разность множеств.

1. Объединение множеств (union и оператор |):

Объединение множеств возвращает новое множество, содержащее все уникальные элементы обоих исходных множеств.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
union_set = set1.union(set2)
print(union_set)

Выходные данные:

{1, 2, 3, 4, 5}

Пересечение множеств (intersection и оператор &):

Пересечение множеств возвращает новое множество, содержащее только те элементы, которые присутствуют в обоих исходных множествах.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
intersection_set = set1.intersection(set2)
print(intersection_set)

Выходные данные:

{3}

Разность множеств (difference и оператор -):

Разность множеств возвращает новое множество, содержащее элементы, которые присутствуют в первом множестве, но отсутствуют во втором.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
difference_set = set1.difference(set2)
print(difference_set)

Выходные данные:

{1, 2}

Симметричная разность множеств (symmetric_difference и оператор ^):

Симметричная разность возвращает новое множество, содержащее элементы, которые присутствуют в одном из множеств, но не в обоих.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
sym_diff_set = set1.symmetric_difference(set2)
print(sym_diff_set)

Выходные данные:

{1, 2, 4, 5}

Проверка подмножества и надмножества (issubset и issuperset):

issubset(): Проверяет, является ли одно множество подмножеством другого.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {1, 2}
print(set2.issubset(set1))  # True

Выходные данные:

True

issuperset(): Проверяет, является ли одно множество надмножеством другого.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {1, 2}
print(set1.issuperset(set2))  # True

Выходные данные:

True

Что может быть элементом множества?

Множество может содержать только хэшируемые объекты, такие как числа, строки и кортежи. Нехэшируемые объекты, такие как списки и другие множества, не могут быть элементами множества.

valid_set = {1, 2, "apple", (3, 4)}
# invalid_set = {[1, 2], {3, 4}}  # Ошибка

Вот таблица по множествам:

Этот список методов и примеров работы с множествами поможет понять, как использовать их для эффективного решения задач в Python. Неизменяемые множества мы рассмотрим позже.

Множества — мощный и гибкий инструмент Python для работы с уникальными и неупорядоченными данными. Они просты в использовании и предоставляют множество встроенных методов для выполнения различных операций. Понимание и эффективное использование множеств может значительно упростить задачи, связанные с обработкой данных. В следующей лекции мы разберём то, как применяются множества в реальных задачах.