मैंने देखा है कि लोग कहते हैं कि setअजगर में वस्तुओं की ओ (1) सदस्यता-जाँच होती है। इसे अनुमति देने के लिए उन्हें आंतरिक रूप से कैसे लागू किया जाता है? यह किस तरह की डेटा संरचना का उपयोग करता है? उस कार्यान्वयन के अन्य क्या निहितार्थ हैं?
यहां हर उत्तर वास्तव में ज्ञानवर्धक था, लेकिन मैं केवल एक को स्वीकार कर सकता हूं, इसलिए मैं अपने मूल प्रश्न के निकटतम उत्तर के साथ जाऊंगा। सभी जानकारी के लिए धन्यवाद!
जवाबों:
इस सूत्र के अनुसार :
वास्तव में, सीपीथॉन के सेटों को डमी मूल्यों (सेट के सदस्यों की कुंजी) के साथ शब्दकोशों के रूप में लागू किया जाता है, कुछ अनुकूलन (ओं) के साथ जो मूल्यों की इस कमी का फायदा उठाते हैं।
तो मूल setरूप से अपने अंतर्निहित डेटा संरचना के रूप में एक हैशटेबल का उपयोग करता है। यह ओ (1) सदस्यता जाँच की व्याख्या करता है, क्योंकि हैशटेब में एक वस्तु की तलाश एक ओ (1) ऑपरेशन है, औसतन।
यदि आप इच्छुक हैं, तो आप सेट के लिए सीपीथॉन स्रोत कोड भी ब्राउज़ कर सकते हैं , जो कि अचिम डौमा के अनुसार , ज्यादातर dictकार्यान्वयन से कट-एंड-पेस्ट है ।
जब लोग कहते हैं कि सेट में O (1) सदस्यता-जाँच है, तो वे औसत मामले के बारे में बात कर रहे हैं । में सबसे खराब मामले (जब सभी टुकड़ों में बंटी मूल्यों टकराने) सदस्यता-चेकिंग हे (एन) है। समय जटिलता पर अजगर विकी देखें ।
विकिपीडिया लेख कहते हैं सबसे अच्छा मामले में एक हैश तालिका आकार है यह नहीं है कि के लिए समय जटिलता O(1 + k/n)। यह परिणाम सीधे पायथन सेट पर लागू नहीं होता है क्योंकि पायथन सेट एक हैश तालिका का उपयोग करता है जो आकार बदलता है।
विकिपीडिया लेख पर थोड़ा आगे कहा गया है कि औसत मामले के लिए, और एक साधारण वर्दी हैशिंग फ़ंक्शन को संभालने के लिए, समय जटिलता है O(1/(1-k/n)), जहां k/nएक निरंतरता द्वारा बाध्य किया जा सकता है c<1।
Big-O केवल n → to के रूप में स्पर्शोन्मुख व्यवहार को संदर्भित करता है। चूँकि k / n एक स्थिर, c <1 से घिरा हो सकता है, n से स्वतंत्र ,
O(1/(1-k/n))इससे बड़ा कोई नहीं = के O(1/(1-c))बराबर है ।O(constant)O(1)
इसलिए, एक समान सरल हैशिंग को मानते हुए, औसतन , पायथन सेटों की सदस्यता-जाँच है O(1)।
मुझे लगता है कि इसकी सामान्य गलती, setलुकअप (या उस मामले के लिए हैशटेबल) O (1) नहीं है।
विकिपीडिया से
सरलतम मॉडल में, हैश फ़ंक्शन पूरी तरह से अनिर्दिष्ट है और तालिका आकार नहीं देती है। हैश फ़ंक्शन के सर्वोत्तम संभव विकल्प के लिए, ओपन एड्रेसिंग के साथ आकार n की एक तालिका में कोई टक्कर नहीं है और n तत्वों को रखती है, जिसमें सफल लुकअप के लिए एक ही तुलना है, और चेन और k कुंजी के साथ आकार n की तालिका में न्यूनतम अधिकतम है लुकअप के लिए (0, kn) टकराव और O (1 + k / n) तुलना। हैश फ़ंक्शन के सबसे खराब विकल्प के लिए, प्रत्येक प्रविष्टि टकराव का कारण बनती है, और हैश तालिकाओं को रैखिक खोज के लिए पतित कर देती है, एक प्रविष्टि के लिए ion (k) amortized तुलना और प्रति k कश्मीर तुलना के साथ।
हम सभी के पास स्रोत तक आसान पहुंच है , जहां टिप्पणी पूर्ववर्ती set_lookkey()कहती है:
/* set object implementation
Written and maintained by Raymond D. Hettinger <python@rcn.com>
Derived from Lib/sets.py and Objects/dictobject.c.
The basic lookup function used by all operations.
This is based on Algorithm D from Knuth Vol. 3, Sec. 6.4.
The initial probe index is computed as hash mod the table size.
Subsequent probe indices are computed as explained in Objects/dictobject.c.
To improve cache locality, each probe inspects a series of consecutive
nearby entries before moving on to probes elsewhere in memory. This leaves
us with a hybrid of linear probing and open addressing. The linear probing
reduces the cost of hash collisions because consecutive memory accesses
tend to be much cheaper than scattered probes. After LINEAR_PROBES steps,
we then use open addressing with the upper bits from the hash value. This
helps break-up long chains of collisions.
All arithmetic on hash should ignore overflow.
Unlike the dictionary implementation, the lookkey function can return
NULL if the rich comparison returns an error.
*/
...
#ifndef LINEAR_PROBES
#define LINEAR_PROBES 9
#endif
/* This must be >= 1 */
#define PERTURB_SHIFT 5
static setentry *
set_lookkey(PySetObject *so, PyObject *key, Py_hash_t hash)
{
...थोड़ा और अधिक के अंतर पर जोर set'sदेने के लिए dict's, यहां setobject.cटिप्पणी अनुभागों का एक अंश दिया गया है, जो स्पष्ट रूप से सेट के विरूद्ध dicts के मुख्य अंतर को स्पष्ट करता है।
सेट के लिए मामलों का उपयोग उन शब्दकोशों से काफी भिन्न होता है जहाँ देखा-देखी चाबियां मौजूद होने की अधिक संभावना है। इसके विपरीत, सेट मुख्य रूप से सदस्यता परीक्षण के बारे में होते हैं जहां किसी तत्व की उपस्थिति पहले से ज्ञात नहीं होती है। तदनुसार, सेट कार्यान्वयन को पाया और न पाया गया दोनों मामलों के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है।
स्रोत गितुब पर
setकार्यान्वयन वास्तव मेंdictडमी मूल्यों के साथ था , और यह बाद में अनुकूलित हो गया।