如何在Python中实现Frozenset相等性？

Question

在CPython中如何实现Frozenset相等性？特别是，我想知道fronzenset中的各个元素如何相互比较以及它们的总时间复杂度。

我看了set and frozenset difference in implementation和https://stackoverflow.com/a/51778365/5792721。

第二个链接中的答案涵盖了比较集合中各个元素之前的步骤，但缺少实际的比较算法。

Answer 1

有关的实现可以在here中找到。假设我们要检查两个sets v和w是否相等，算法就可以这样进行：

1. 检查它们的大小是否相等。如果不是，请返回false。

这引用了size的{​​{1}}属性，因此它是恒定时间操作。

1. 检查两个PySetObject是否均为sets。如果是这样，并且它们的哈希值不同，则返回frozensets。

同样，这引用了false的{​​{1}}属性，这是一个恒定时间的操作。之所以可以这样做是因为hash是不可变的对象，因此在创建它们时会计算其哈希值。

1. 检查PySetObject是否是frozensets的子集。

这是通过遍历w的每个元素并检查其是否存在于v中来完成的。

必须在所有v上执行迭代，因此迭代的大小最差是线性的（如果在最后一个位置发现了不同的元素）。

w的成员资格测试通常在平均情况下花费固定时间，而在最坏情况下花费线性时间；将两者结合起来，可以得到平均时间为v的线性时间，最坏情况下的时间与sets成比例。

从某种意义上讲，这是最坏情况的平均情况，因为它假定前两个检查总是返回v。如果您的数据仅很少具有相等大小的len(v) * len(w)，它们也具有相同的哈希值但包含不同的对象，那么在一般情况下，比较仍将在恒定时间内进行。

Answer 2

set和frozenset都使用the set_richcompare() function进行相等性测试。这里没有区别。

如其他答案所述，

true比较大小然后散列。然后，它checks whether one is a subset of the other仅循环遍历集合1中的每个元素，并检查它是否在集合2中。否则，该检查与checking whether an element is in a set相同。这是通过哈希表查找完成的，对具有相等哈希值的项目进行线性搜索。存在检查的复杂度为O(1) amortized or O(len(s)) worst-case，因此对sets的检查的复杂度为O（len（s1））摊销，或者O（len（s1）* len（s2））最差-情况。