python内置数据结构基础认知：set
set # 可变的、无序的、不重复的元素的集合；可迭代不可索引
set() -> new empty set object
set(iterable) -> new set object
set和线性结构：
可hash：
# 数值型int、float、complex
# 布尔型True、False
# 字符串string、bytes
# tuple p None
# 以上都是不可变类型，成为可哈希类型，hashable
不可hash：
# 列表[ ]
# set { }
# bytearray
set集合里只能放可hash的元素，不能放列表、set、bytearray等不可hash的元素
set集合里的元素必须是可hash的；set本身不可hash
set里的元素必须经过hash后得到一个hash值（key），该值代表该元素在内存里的唯一地址，当需要set里的元素时，该元素再经过hash计算出其hash值，直接找到其内存地址，时间复杂度O(1)，也就是说set集合并不会因其数据规模增大而降低效率
set增加 -> None：
.add(elem) # 增加一个元素到set中；如果元素存在，则什么也不做
.update(*others) # 合并其他可迭代的对象里的元素到set中;()里可以放多个可迭代对象，逗号分割开
set删除：
.remove(elem)# 移除元素；元素不存在，返回KeyError异常（查找set中元素时，是先算该元素的hash值，hash值为Key，用Key来查找元素；找不到元素进行删除则返回Key异常）
.discard(elem) # 移除元素；元素不存在，什么也不做
.pop() ->item # 移除并返回任意的元素（因set不可索引）；空集返回KeyError异常
.clear() # 移除所有元素
set只能删除元素和加入新的元素，没有修改，不可查询（因set不可索引）；可以迭代
in 和not in set #效率很高，时间复杂度O(1)
集合
并集
| #两个集合所有的元素合并到一起，相同的部分只要一份
.union(*others) -> new set # 返回和多个集合合并后的新的集合
.update(*others) -> None # 和多个集合合并，就地修改
例子：s1.union(s2,s3) #返回s1、s2和s3的并集，可用变量去接
s1.update(s2,s3) #s1变为s1、s2和s3的并集
交集
&
.intersection(*others) -> new set # 返回和多个集合的交集
.intersection_update(*others) ->None # 获取和多个集合的交集，并就地修改
差集
- # A-B返回所有属于A且不属于B的元素组成的集合
.difference(*others) ->new set # 返回和多个集合的差集
.difference_update(*others) ->None # 获取和多个集合的差集并就地修改
对称差集
^ # 集合A和B，由所有不属于A和B的交集元素组成的集合，可以记为A|B-A&B
