Làm thế nào được thiết lập () thực hiện?

Tôi đã thấy mọi người nói rằng setcác đối tượng trong python có kiểm tra tư cách thành viên O (1). Làm thế nào họ được thực hiện trong nội bộ để cho phép điều này? Nó sử dụng loại cấu trúc dữ liệu nào? Việc thực hiện đó có ý nghĩa gì khác?

Mọi câu trả lời ở đây đều thực sự khai sáng, nhưng tôi chỉ có thể chấp nhận một câu, vì vậy tôi sẽ đi với câu trả lời gần nhất cho câu hỏi ban đầu của mình. Cảm ơn tất cả các thông tin!

Theo chủ đề này :

Thật vậy, các bộ của CPython được triển khai như một thứ giống như từ điển với các giá trị giả (các khóa là thành viên của bộ), với một số tối ưu hóa khai thác sự thiếu giá trị này

Vì vậy, về cơ bản, a setsử dụng hashtable làm cấu trúc dữ liệu cơ bản của nó. Điều này giải thích việc kiểm tra tư cách thành viên O (1), vì trung bình việc tìm kiếm một mục trong hashtable là hoạt động O (1).

Nếu bạn rất có khuynh hướng, bạn thậm chí có thể duyệt mã nguồn CPython cho tập hợp , theo Achim Domma , chủ yếu là một phần cắt và dán từ việc dictthực hiện.

Khi mọi người nói các bộ có kiểm tra thành viên O (1), họ đang nói về trường hợp trung bình . Trong trường hợp xấu nhất (khi tất cả các giá trị băm va chạm) kiểm tra tư cách thành viên là O (n). Xem wiki Python về độ phức tạp thời gian .

Các bài viết trên Wikipedia nói rằng trường hợp tốt nhất độ phức tạp thời gian cho một bảng băm mà không thay đổi kích thước là O(1 + k/n). Kết quả này không áp dụng trực tiếp cho các bộ Python vì các bộ Python sử dụng bảng băm thay đổi kích thước.

Một chút nữa trên bài viết Wikipedia nói rằng đối với trường hợp trung bình , và giả sử một hàm băm thống nhất đơn giản, độ phức tạp thời gian là O(1/(1-k/n)), nơi k/ncó thể được giới hạn bởi một hằng số c<1.

Big-O chỉ đề cập đến hành vi tiệm cận là n →. Vì k / n có thể được giới hạn bởi một hằng số, c <1, không phụ thuộc vào n ,

O(1/(1-k/n))không lớn hơn O(1/(1-c))tương đương với O(constant)= O(1).

Vì vậy, giả sử trung bình băm đơn giản, trung bình , kiểm tra tư cách thành viên cho các bộ Python là O(1).

Tôi nghĩ đó là một lỗi phổ biến, settra cứu (hoặc hashtable cho vấn đề đó) không phải là O (1).
từ Wikipedia

Trong mô hình đơn giản nhất, hàm băm hoàn toàn không xác định và bảng không thay đổi kích thước. Đối với sự lựa chọn tốt nhất có thể của hàm băm, một bảng có kích thước n với địa chỉ mở không có xung đột và chứa tối đa n phần tử, với một so sánh duy nhất để tra cứu thành công và một bảng có kích thước n với các chuỗi và k khóa có tối đa (0, kn) va chạm và so sánh O (1 + k / n) để tra cứu. Đối với sự lựa chọn tồi tệ nhất của hàm băm, mỗi lần chèn đều gây ra xung đột và các bảng băm suy biến thành tìm kiếm tuyến tính, với các so sánh được khấu hao Ω (k) cho mỗi lần chèn và lên đến k so sánh để tra cứu thành công.

Liên quan: Là một hashmap Java thực sự O (1)?

Tất cả chúng ta đều có quyền truy cập dễ dàng vào nguồn , trong đó nhận xét trước set_lookkey()cho biết:

/* set object implementation
 Written and maintained by Raymond D. Hettinger <python@rcn.com>
 Derived from Lib/sets.py and Objects/dictobject.c.
 The basic lookup function used by all operations.
 This is based on Algorithm D from Knuth Vol. 3, Sec. 6.4.
 The initial probe index is computed as hash mod the table size.
 Subsequent probe indices are computed as explained in Objects/dictobject.c.
 To improve cache locality, each probe inspects a series of consecutive
 nearby entries before moving on to probes elsewhere in memory.  This leaves
 us with a hybrid of linear probing and open addressing.  The linear probing
 reduces the cost of hash collisions because consecutive memory accesses
 tend to be much cheaper than scattered probes.  After LINEAR_PROBES steps,
 we then use open addressing with the upper bits from the hash value.  This
 helps break-up long chains of collisions.
 All arithmetic on hash should ignore overflow.
 Unlike the dictionary implementation, the lookkey function can return
 NULL if the rich comparison returns an error.
*/


...
#ifndef LINEAR_PROBES
#define LINEAR_PROBES 9
#endif

/* This must be >= 1 */
#define PERTURB_SHIFT 5

static setentry *
set_lookkey(PySetObject *so, PyObject *key, Py_hash_t hash)  
{
...

Để nhấn mạnh thêm một chút sự khác biệt giữa set'svà dict's, đây là một đoạn trích từ các setobject.cphần bình luận, trong đó làm rõ sự khác biệt chính của tập hợp chống lại các điều khoản.

Các trường hợp sử dụng cho các bộ khác nhau đáng kể so với từ điển trong đó các phím tra cứu có nhiều khả năng có mặt. Ngược lại, các bộ chủ yếu là về thử nghiệm thành viên trong đó sự hiện diện của một yếu tố không được biết trước. Theo đó, việc thực hiện thiết lập cần tối ưu hóa cho cả trường hợp tìm thấy và không tìm thấy.

nguồn trên github