这是一个非常笼统的基于计算机科学的问题，但是根据有关其工作原理的文献来看，这似乎并不直观。这是一个与语言无关的问题，但与Set数据类型在内部如何工作有关。
我已经多次使用它们，建议使用它们来存储唯一值并快速访问它们。用Big-O表示，每次访问Set时，其时间和复杂度为O（1）。如果Set包含数千个项目，怎么可能？即使项目是唯一的。
为了在Set中找到一个项目，它仍然必须扫描每个唯一的项目，在Big-O中，时间和复杂度均为O（n）。我在这里想念什么吗？
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Set是一种更通用的对象示例，统称为HashedCollections。它们使用某种HashTable来实际存储和检索其元素。
给定任何element，这些表为其计算一个整数值，称为hash。有几种众所周知的技术来定义元素及其hash值之间的映射。有些是本征，在某种意义上说hash不依赖于element的属性，该属性可能会改变，因此hash保持不变沿element的生命。其他的是外部，因为它们可能取决于属性。但是，在后一种情况下，假设从HashedCollection引用特定元素时将不会对其进行修改（否则HashedCollection必须为rehashed）。
存储element的过程如下：
hash计算element。index被计算为表中hash的{{1}}的余数。length处的插槽，则将应用某些策略来解决冲突。第1步应该非常快（例如index的强度没有hash）。
步骤2假设（在大多数情况下）表的长度是素数的数字（也使用cryptographic的幂）
第3步基本上可以通过两种方式解决：
2次，直到j上的插槽可用，或者index + j（存储桶）上发生冲突的元素集合中此外，如果没有足够的空插槽（这会增加发生冲突的可能性），则会放大表格并index（因为rehashed已更改）。
有了足够的可用时隙和索引机制的相当随机的分布，在modulo中找到所需时隙的可能性非常高。当然，如果有太多的元素冲突，则平均复杂度不再O(1)，但是可以通过不断增长的策略（+ O(1)）来减轻。
检索类似。为了检查rehash是否属于集合，需要计算其element和hash，并将modulo与目标槽的内容进行比较。如果比较失败，搜索将在存储桶中线性进行。
在没有element且增加bucket的情况下，删除元素会有些困难，但是您会明白的。
如果您真的想了解所有这些工作，请继续进行调试，并调试任何Smalltalk方言中indexes的基本操作。保证有很多乐趣。