1.集合的定义

（1）集合：集合与数组元组同样，也用于存储数据；只是存储的数据元素不可重复；数据类型可变
（2）特性：python

• 数据元素不可重复
• 集合内部会对数据元素自动按必定顺序处理，但不是自动排序
• 无切片，无索引
  

（3）定义一个空集合：s=set（[]）
（4）类型：setweb

• s={} 不能这样默认定义一个集合，默认类型非集合而是dict字典
  

2.集合的经常使用方法

2.1 集合的成员操做符(in)

>>> s={1,2,3.5,'hello','people'}
>>> s
{'people', 1, 'hello', 2, 3.5}
>>> 1 in s
True
>>> 'python ' in s
False
>>> 3.5 in s
True
>>> '3.5' in s
False
>>> 'hello' not in s
False
>>> 1 not in s
False
>>> 20 not in s
True
>>>

2.2 集合的for循环

2.3 集合元素的添加（add）

集合中元素添加位置与元素存储位置不一样数组

>>> s.add(0)
>>> s
{'people', 1, 'hello', 2, 3.5, 0}
>>> s.add('bye')
>>> s
{'people', 1, 'hello', 2, 3.5, 0, 'bye'}
>>> s.add(5)
>>> s
{'people', 1, 'hello', 2, 3.5, 0, 5, 'bye'}
>>> s.add(10)
>>> s
{'people', 1, 'hello', 2, 3.5, 0, 5, 10, 'bye'}

2.4 集合元素删除（pop|remove）

（1）pop 弹出元素，并未删除元素数据dom

>>> s
{'people', 1, 'hello', 2, 3.5, 0, 5, 10, 'bye'}
>>> s.pop()
'people'
>>> s.pop(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>

（2）remove 指定元素删除svg

>>> s.remove(2)
>>> s
{1, 'hello', 3.5, 0, 5, 10, 'bye'}
>>> s.remove(-1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: -1
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4
>>> s.remove(2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 2
>>> s
{1, 'hello', 3.5, 0, 5, 10, 'bye'}
>>> s.remove('bye')
>>> s
{1, 'hello', 3.5, 0, 5, 10}
>>>

2.5 多个集合的交集、并集、差集和对等差分

（1）交集 （& union）3d

>>> s1={1,3,4,5,7}
>>> s2={'hello',2,4,5,3}
>>> s1
{1, 3, 4, 5, 7}
>>> s2
{'hello', 3, 2, 4, 5}
 >>> s1 | s2
{1, 'hello', 3, 4, 5, 2, 7}
>>> s1.union(s2)
    {1, 'hello', 3, 4, 5, 2, 7}
  >>>

（2）并集 （| intersection）code

>>> s1.intersection(s2)
{3, 4, 5}

>>> s1&s2
{3, 4, 5}

（3）差集 （- difference）
s1中存在，s2中不存在的元素集合xml

>>> s1
{1, 3, 4, 5, 7}
>>> s2
{'hello', 3, 2, 4, 5}
>>> s1 -s2
{1, 7}
>>> s2 -s1
{'hello', 2}
>>> s1.difference(s2)
{1, 7}
>>> s2.difference(s1)
{'hello',2}

（4）对等差分（^ symmetric_difference）
并集-交集blog

>>> s2.symmetric_difference(s1)
{1, 'hello', 2, 7}
>>> s1 ^ s2
{1, 'hello', 2, 7}
>>> s2 ^ s1
{1, 'hello', 2, 7}

2.6 子集判断、不相交判断

（1）子集判断 (issubset)
A.issubset(B) 表示A是不是B的子集；返回值为bool类型排序

>>> s1.issubset(s2)
False
>>> s1
{1, 3, 4, 5, 7}
>>> s3={5,7}
>>> s3.issubset(s1)
True

（2）不相交判断(isdisjoint)
无相交判断

>>> s1
{1, 3, 4, 5, 7}
>>> s2={'helo'}
>>> s2
{'helo'}
>>> s2.isdisjoint(s1)
True
>>> s3
{5, 7}
>>> s2.isdisjoint(s3)
True
>>> s1.isdisjoint(s3)
False
>>> s1.isjoint(s3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'set' object has no attribute 'isjoint'

3. 集合的应用场景

3.1 列表的快速去重

li=[1,8,9,10,5,33,2,8,10,1]
print(list(set(li)))

华为机试题：
明明想在学校中请一些同窗一块儿作一项问卷调查，为了实验的客观性
他先用计算机生成了N个1～1000之间的随机整数(N<=1000)
,N是用户输入的，对于
其中重复的数字，只保留一个，把其他相同的数字去掉，
不一样的数对应着不一样的学生的学号，
而后再把这些
数从小到大排序，按照排好的顺序去找同窗作调查，
请你协助明明完成“去重”与排序工做
sorted()

import random
s = set([])

for i in range(int(input('N:'))):
    s.add(random.randint(1,1000))
print(sorted(s))