Ich habe Leute sagen sehen, dass setObjekte in Python eine O (1) -Mitgliedschaftsprüfung haben. Wie werden sie intern implementiert, um dies zu ermöglichen? Welche Art von Datenstruktur wird verwendet? Welche weiteren Auswirkungen hat diese Implementierung?
Jede Antwort hier war wirklich aufschlussreich, aber ich kann nur eine akzeptieren, also werde ich mit der nächsten Antwort auf meine ursprüngliche Frage fortfahren. Vielen Dank für die Info!
Antworten:
Nach diesem Thread :
In der Tat werden CPythons Sets als Wörterbücher mit Dummy-Werten implementiert (die Schlüssel sind die Mitglieder des Sets), wobei einige Optimierungen diesen Mangel an Werten ausnutzen
Grundsätzlich setverwendet a eine Hashtabelle als zugrunde liegende Datenstruktur. Dies erklärt die Überprüfung der O (1) -Mitgliedschaft, da das Nachschlagen eines Elements in einer Hashtabelle im Durchschnitt eine O (1) -Operation ist.
Wenn Sie so geneigt sind, können Sie sogar den CPython-Quellcode nach Set durchsuchen , das laut Achim Domma hauptsächlich aus der dictImplementierung ausgeschnitten und eingefügt wird .
Wenn Leute sagen, dass Sets eine O (1) -Mitgliedschaftsprüfung haben, sprechen sie über den Durchschnittsfall . Im schlimmsten Fall (wenn alle Hash-Werte kollidieren) ist die Überprüfung der Mitgliedschaft O (n). Informationen zur zeitlichen Komplexität finden Sie im Python-Wiki .
Der Wikipedia-Artikel besagt, dass die beste Zeitkomplexität für eine Hash-Tabelle, deren Größe nicht geändert wird, ist O(1 + k/n). Dieses Ergebnis gilt nicht direkt für Python-Sets, da Python-Sets eine Hash-Tabelle verwenden, deren Größe geändert wird.
Ein wenig weiter im Wikipedia-Artikel heißt es, dass für den Durchschnittsfall und unter der Annahme einer einfachen einheitlichen Hashing-Funktion die zeitliche Komplexität dort ist O(1/(1-k/n)), wo k/nsie durch eine Konstante begrenzt werden kann c<1.
Big-O bezieht sich nur auf asymptotisches Verhalten als n → ∞. Da k / n durch eine Konstante begrenzt werden kann, ist c <1, unabhängig von n ,
O(1/(1-k/n))ist nicht größer als O(1/(1-c))das entspricht O(constant)= O(1).
Unter der Annahme eines einheitlichen einfachen Hashing ist die Überprüfung der Mitgliedschaft für Python-Sets im DurchschnittO(1) .
Ich denke, es ist ein häufiger Fehler, setLookup (oder Hashtable für diese Angelegenheit) sind nicht O (1).
aus der Wikipedia
Im einfachsten Modell ist die Hash-Funktion vollständig nicht angegeben und die Größe der Tabelle wird nicht geändert. Für die bestmögliche Auswahl der Hash-Funktion weist eine Tabelle der Größe n mit offener Adressierung keine Kollisionen auf und enthält bis zu n Elemente mit einem einzigen Vergleich für eine erfolgreiche Suche. Eine Tabelle der Größe n mit Verkettung und k Schlüsseln hat das Minimum von max (0, kn) Kollisionen und O (1 + k / n) Vergleiche zur Suche. Für die schlechteste Wahl der Hash-Funktion verursacht jede Einfügung eine Kollision, und Hash-Tabellen degenerieren zur linearen Suche, wobei Ω (k) amortisierte Vergleiche pro Einfügung und bis zu k Vergleiche für eine erfolgreiche Suche vorliegen.
Verwandte: Ist eine Java-Hashmap wirklich O (1)?
Wir haben alle einen einfachen Zugang zur Quelle , wo der vorhergehende Kommentar set_lookkey()lautet:
/* 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)
{
...Um den Unterschied zwischen set'sund etwas stärker hervorzuheben dict's, hier ein Auszug aus den setobject.cKommentaren, in denen der Hauptunterschied zwischen Sätzen und Diktaten verdeutlicht wird.
Anwendungsfälle für Sets unterscheiden sich erheblich von Wörterbüchern, in denen nachgeschlagene Schlüssel mit größerer Wahrscheinlichkeit vorhanden sind. Im Gegensatz dazu geht es bei Sets hauptsächlich um Mitgliedschaftstests, bei denen das Vorhandensein eines Elements nicht im Voraus bekannt ist. Dementsprechend muss die Set-Implementierung sowohl für den gefundenen als auch für den nicht gefundenen Fall optimiert werden.
Quelle auf Github
setImplementierung tatsächlich wardictmit Dummy - Werten, und es wurde später optimiert.