Python—使用set.add（）时添加元素的位置

我发现，当我使用python的set结构的add函数时，元素似乎被添加到了我无法理解的位置

>>> a=set([(0, 2)])
>>> a.add((0,4))
>>> a
set([(0, 2), (0, 4)])
>>> a.add((1,0))
>>> a
set([(1, 0), (0, 2), (0, 4)])
>>> a.add((2,5))
>>> a
set([(2, 5), (1, 0), (0, 2), (0, 4)])
>>> a.add((3,0))
>>> a
set([(3, 0), (2, 5), (1, 0), (0, 2), (0, 4)])
>>> a.add((1,6))
>>> a
set([(3, 0), (0, 2), (1, 6), (0, 4), (2, 5), (1, 0)])

正如可以看到的，有时元素在开始和其他时间，在结尾或中间添加。在上一个示例中，现有元素也被重新排序

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知道插入是如何发生的吗？

集合是无序的。元素在集合中的“where”的概念是未定义的。

python中的集合是无序的。顺序是任意的。

集合使用与dict相同的哈希函数来添加元素。事实上，它们只是没有值元素的dict

也许能帮助你更好地理解它

如果使用整数，集合将按顺序排列（按“人类”的排序方式排列）：

但如果使用元组，它们对人眼来说不是“有序的”：

>>> s=set()
>>> for t in ((i,i*i) for i in range(10)):
...    s.add(t)
...    print s
... 
set([(0, 0)])
set([(0, 0), (1, 1)])
set([(0, 0), (1, 1), (2, 4)])
set([(3, 9), (0, 0), (1, 1), (2, 4)])
set([(3, 9), (0, 0), (1, 1), (4, 16), (2, 4)])
set([(0, 0), (4, 16), (5, 25), (3, 9), (2, 4), (1, 1)])
set([(6, 36), (0, 0), (4, 16), (5, 25), (3, 9), (2, 4), (1, 1)])
set([(6, 36), (0, 0), (7, 49), (4, 16), (5, 25), (3, 9), (2, 4), (1, 1)])
set([(6, 36), (0, 0), (7, 49), (4, 16), (5, 25), (3, 9), (2, 4), (1, 1), (8, 64)])
set([(6, 36), (0, 0), (7, 49), (4, 16), (5, 25), (3, 9), (9, 81), (2, 4), (1, 1), (8, 64)])

现在在解释器中尝试以下两行：

>>> dict.fromkeys(range(10),None)
{0: None, 1: None, 2: None, 3: None, 4: None, 5: None, 6: None, 7: None, 8: None, 9: None}
>>> dict.fromkeys(((i,i*i) for i in range(10)),None)
{(6, 36): None, (0, 0): None, (7, 49): None, (4, 16): None, (5, 25): None, (3, 9): None, (9, 81): None, (2, 4): None, (1, 1): None, (8, 64): None}

您可以看到生成的dict与设置示例的“顺序”相同

虽然只有int键的dict和set可能是“有序的”，但从实用的角度来看，dict和set没有顺序。

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如果您观看链接的视频，您将了解原因。

元素根据其哈希值转到哈希表中的特定位置。对于最后3位相同的元素，会发生冲突，并为其选择其他点。哈希表在满2/3时立即展开，以降低冲突率。 在哈希表上看到这个

>>> def bits(n):
    n+=2**32
    return bin(n)[-32:]

>>> bits(hash('a'))
'11100100000011011011000111100000' #last three bits are picked to determine the spot in hash table
>>> bits(hash('b'))
'11101011101011101101001101100011'

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正如其他答案所说：

• 布景应该表现得像没有秩序一样
• 向集合添加内容的实际机制与字典相同；集合基本上是没有项的键的字典
• 字典基于哈希表（有关此方面的详细信息：）

我认为了解幕后发生的事情可能会有用，所以我对set的

add（）

方法的实际源代码进行了注释（很抱歉滚动）

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正如您所看到的，set

add（element）

与dict

add（element）

是相同的，只是它更难对

元素进行散列
 不是随机的。元素是散列的，集合是建立在基于这些散列“显然是随机的”或与你看不见的东西相关的散列表上的。当你因为别人的评论而修改你的答案时，你会怎么做？保持原样是正确的吗？@thikonom提到这篇文章是经过编辑的，如果有人修改了你的答案，而你同意，那么编辑是公平的！这是必须的手表。
>>> def bits(n):
    n+=2**32
    return bin(n)[-32:]

>>> bits(hash('a'))
'11100100000011011011000111100000' #last three bits are picked to determine the spot in hash table
>>> bits(hash('b'))
'11101011101011101101001101100011'

def add(self, element):
    """Add an element to a set.

    This has no effect if the element is already present.
    """
    try:
        self._data[element] = True                             # self._data is the dictionary where all of the set elements are stored
    except TypeError:                                          # this try...except block catches the cases when element cannot be a dict key (that is, it isn't hashable)
        transform = getattr(element, "__as_immutable__", None) # the getattr() call is the same as trying to get element.__as_immutable__ and returning None if element doesn't have __as_immutable__
        if transform is None:                                     
            raise # re-raise the TypeError exception we caught # if we get to this line, then the element has no defined way to make it immutable (and thus hashable), so a TypeError is raised
        self._data[transform()] = True                         # so if we get here, transform() is the same as calling element.__as_immutable__() (which we know exists), and we can now add it to the self._data dict