python中几个常见的黑盒子之“字典dict” 与 “集合set”

这里说到“字典dict” 和 “集合set”类型，首先，先了解一下，对于python来说，标准散列机制是有hash函数提供的,对于调用一个__hash__方法：

>>> hash(56)
56
>>> hash("I like python")
-4698211515002810579

对于这种标准散列的机制，常常用于字典类型（dict）的实现，而dict就是我们通常所说的散列表。同样，集合类型（set）也是通过这种机制进行实现的。

最重要的一点：散列值的构成基本上是在常数级时间内完成的，而且，就算其幕后数组足够长，我们用散列值对其访问的平均时间也是O(1).

这就意味着，我们在对 dict 以及set中的元素进行访问的时候，所消耗的时间都是常数级的。

注意：hash方法是特别用来构建哈希表的。对于其他比如密码的哈希，有一个标准库叫做hashlib模块

下面我们来看一个例子，对于上面内容很好的实践：

>>> from random import randrange
>>> L = [randrange(10000) for i in range(1000)]
>>> 52 in L
False
>>> S = set(L)
>>> 52 in L
False

我们通过上面这个例子，可以发现：第二种方法在list之上再次构建了一个set。看起来是毫无意义的事情，但是其实这取决于实际的情况，因为：

　　当我们打算对上个例子中的 “L” 进行多次查询的话，第二种方法应该是值得的，因为成员的查询（不知道下标的情况下），在list中时间复杂度来说是线性的，但是在set中确实常数级的。

　　当我们想依次往某个集合里面添加新值的时候，并且在每一步中都检查是否这个新值添加成功的话，如果用list来处理的话，运行时间会是平方级别的，但是用集合set就可以获得线性级时间。