Python は O(1) メンバーシップ チェックを実現するセットをどのように実装しますか?

Python でのデータ構造の設定: 基礎となる実装の解明

Python の set データ型は、メンバーシップ チェックに関して驚くべき O(1) の複雑さを誇ります。セットの内部実装を理解すると、この効率的なパフォーマンスが明らかになります。

表面下では、Python セットは基礎となるデータ構造としてハッシュテーブルを使用して実現されます。この配置により、迅速なキー検索が可能になり、O(1) メンバーシップ チェック ランタイムが実現します。

元々、Python セットは主に辞書の実装から派生しました。ただし、時間の経過とともに、2 つの実装間で大きな相違が発生します。どちらも依然としてハッシュテーブルを活用していますが、任意の順序と挿入順序、特定の使用例でのパフォーマンスの変化など、異なる動作を示します。それにもかかわらず、根底にあるハッシュテーブルへの依存により、セットのケース検索と挿入の平均複雑さは O(1) になります。

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