问题解释了，但是Python中设置差异操作的时间复杂度是多少？
EX：
A = set([...])
B = set([...])
print(A.difference(B)) # What is the time complexity of the difference function?
我的直觉告诉我O(n)因为我们可以遍历集合A并且对于每个元素，看看它是否在常量时间内包含在集合B中（使用散列函数）。
我是对的吗？
（以下是我遇到的答案：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity）
答案 0 :(得分：3)
看起来你是对的，在最好的情况下以O(n)复杂度执行差异
但请记住，在最糟糕的情况下（最大化与哈希的冲突），它可以提升到O(n**2)（因为查找最差情况为O(n)：How is set() implemented?，但似乎你可以通常依赖于O(1)）
另外，速度取决于set中对象的类型。整数散列很好（大概和自己一样，可能有一些模数），而字符串需要更多的CPU。
答案 1 :(得分：0)
https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity建议在您描述的示例中，其O（集合A的基数）。
我了解其O(len(A))和不是 O(len(B))，因为您只需要检查setB中是否存在setA中的每个元素。 setB中的每个查找都是O(1)，因此您将在setB上进行len(A) * O(1)查找。由于O（1）是常数，所以它的O(len(A))
例如：
A = {1,2,3,4,5}
B = {3,5,7,8,9,10,11,12,13}
A-B = {1,2,4}
调用A-B时，将遍历A中的每个元素（仅5个元素），并检查B中的成员资格。如果在B中找不到，则它将出现在结果中。
注意：当然，所有这些都是摊销的复杂性。实际上，setB中的每个查找都可以超过O(1)。