Big O符号中每个python集合操作的时间复杂度是多少？
我正在使用Python的set type对大量项目进行操作。我想知道每个操作的性能将如何受到集合大小的影响。例如，add和成员资格测试：
myset = set()
myset.add('foo')
'foo' in myset
谷歌搜索并未发现任何资源，但仔细考虑Python集合实现的时间复杂性似乎是合理的。
如果存在，那么this之类的链接就会很棒。如果没有这样的东西，那么也许我们可以解决它？
用于查找所有设置操作的时间复杂度的额外标记。
答案 0 :(得分：30)
根据Python wiki: Time complexity，设置实施为hash table。因此，您可以期望在 O（1）平均值中查找/插入/删除。除非您的哈希表的加载因子太高，否则您将面临冲突和O（n）。
P.S。由于某种原因，他们声称O（n）的删除操作看起来像是错误的。
P.P.S。这对CPython来说是正确的，pypy是different story。
答案 1 :(得分：4)
操作in应独立于容器的大小，即。 O（1） - 给出最佳散列函数。对于Python字符串，这应该接近为真。散列字符串总是很关键，Python应该很聪明，因此你可以期待接近最佳的结果。
答案 2 :(得分：2)
其他答案不涉及集合上的2个关键操作：并集和相交。在最坏的情况下，如果集合中没有相同散列的元素不多，则并集取O（n + m），而交集取O（min（x，y））。常见操作的时间复杂度列表可在此处找到：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity