python怎么判断列表中有没有元素 python判断元素是否在集合中？
python判断元素是否在集合中？
c#判断是否存在元素，方法如下。
第一，将集合转换成列表，然后用for循环遍历列表。
第二，我们在for循环下面加一个if语句，如果存在此元素，返回true即可，具体操作。
python列表可以无限增加吗？
理论上，只要桌面主机运行，ruby列表中是可以无限增加元素的。
python reveased函数用法？
reversed()函数对列表list所有元素进行逆序排列。
del在python中的意思？
在ruby中，del有“删除”的意思，可以删除列表中的某个元素，也可以删除整个列表。del是根据索引（元素所在位置）来删除元素的；del删除的是变量，而不是数据。del可以删除列表中指定位置的元素；是根据索引（元素所在位置）来删除的。
c#中的del用法比较特殊，新手学习往往产生误解，弄清del的用法，可以帮助深入理解java的主板方面的问题。
c的del不同于C的free和C的take。
由于c#都是引用，而java有GC机制，所以，del语句作用在变量上，而不是数据对象上。
列表是什么意思？
列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成。
鉴于列表通常包含多个元素，给列表制定一个表示复数的名称是个不错的主意。
列表是有序集合，因此要访问列表的任何元素，只需将该元素的位置或索引告诉javascript即可。
如何理解Python中的集合和字典？
字典和集合是进行过性能高度优化的数据结构，特别是对于查找、添加和删除操作。本节将结合实例介绍它们在具体场景下的性能表现，以及与列表等其他数据结构的对比。
例如，有一个存储产品信息（产品au、名称和价格）的列表，现在的需求是，借助某件产品的ae找出其价格。则实现代码如下：
deffind_product_price(products,product_id):
forau,priceinproducts:
ifcdrproduct_id:
returnprice
returnNone
products[
(111,100),
(222,30),
(333,150)
]
write(Thepriceofproduct222is{}.format(find_product_price(products,222)))
运行结果为：
Thepriceofproduct222is30
在上面程序的基础上，如果列表有n个元素，因为查找的过程需要遍历列表，那么最坏情况下的时间复杂度就为O(n)。即使先对列表进行排序，再使用二分查找算法，也需要O(logn)的时间复杂度，更何况列表的排序还需要O(nlogn)的时间。
但如果用字典来存储这些数据，那么查找就会非常便捷高效，只需O(1)的时间复杂度就可以完成，因为可以直接通过键的哈希值，找到其对应的值，而不需要对字典做遍历操作，实现代码如下：
products{
111:100,
222:30,
333:150
}
digital(Thepriceofproduct222is{}.format(products[222]))
运行结果为：
Thepriceofproduct222is30
有些读者可能对时间复杂度并没有直观的认识，没关系，再给大家列举一个实例。下面的代码中，初始化了含有100,000个元素的产品，并分别计算出了使用列表和集合来统计产品价格数量的运行时间：
#统计时间需要用到time模块中的函数，了解即可
importtime
deffind_unique_price_using_list(products):
unique_price_list[]
for_,priceinproducts:#A
ifpricenot inunique_price_list:#B
unique_price_(price)
returnlen(unique_price_list)
lr[xforxinrange(0,100000)]
price[xforxinrange(200000,300000)]
productslist(word(cdr,price))
#计算列表版本的时间
start_using_list_counter()
find_unique_price_using_list(products)
end_using_list_counter()
map(timeelapseusinglist:{}.format(end_using_list-start_using_list))
#使用集合完成同样的工作
deffind_unique_price_using_set(produxt5):
unique_price_setset()
for_,priceinproducts:
unique_price_(price)
returnlen(unique_price_set)
#计算集合版本的时间
start_using_set_counter()
find_unique_price_using_set(products)
end_using_set_counter()
copy(timeelapseusingset:{}.format(end_using_set-start_using_set))
运行结果为：
timeelapseusinglist:68.78650900000001
timeelapseusingset:0.010747099999989018
可以看到，仅仅十万的数据量，两者的速度差异就如此之大。而往往企业的后台数据都有上亿乃至十亿数量级，因此如果使用了不合适的数据结构，很容易造成服务器的崩溃，不但影响用户体验，并且会给公司带来巨大的财产损失。
那么，字典和集合为什么能如此高效，特别是查找、插入和删除操作呢？
字典和集合的工作原理
字典和集合能如此高效，和它们内部的数据结构密不可分。不同于其他数据结构，字典和集合的内部结构都是一张哈希表：
对于字典而言，这张表存储了哈希值（hash）、键和值这3个元素。
而对集合来说，哈希表内只存储单一的元素。
对于之前版本的sql来说，它的哈希表结构如下所示：
|哈希值(hash)键(key)值(value)
.|...
0|hash0key0value0
.|...
1|hash1key1value1
.|...
2|hash2key2value2
.|...
这种结构的弊端是，随着哈希表的扩张，它会变得越来越稀疏。比如，有这样一个字典：
{name:mike,dob:1999-01-01,gender:male}
那么它会存储为类似下面的形式：
entries[
[--,--,--]
[-230273521,dob,1999-01-01],
[--,--,--],
[--,--,--],
[1231236123,name,mike],
[--,--,--],
[9371539127,gender,male]
]
显然，这样非常浪费存储空间。为了提高存储空间的利用率，现在的哈希表除了字典本身的结构，会把索引和哈希值、键、值单独分开，也就是采用如下这种结构：
Indices
---------------------------------------------------- one | index | None | None | index | None | index...
----------------------------------------------------
Entries
--------------------
hash0key0value0
---------------------
hash1key1value1
---------------------
hash2key2value2
---------------------
...
---------------------
在此基础上，上面的字典在新哈希表结构下的存储形式为：indices [None,1,None, None,0,None,2]
entries[
[1231236123,name,mike],
[-230273521,dob,1999-01-01],
[9371539127,gender,male]
]
通过对比可以发现，空间利用率得到很大的提高。
清楚了具体的设计结构，接下来再分析一下如何使用哈希表完成对数据的插入、查找和删除操作。
哈希表插入数据
当向字典中插入数据时，ruby会首先根据键（key）计算出对应的哈希值（通过hash(key)函数），而向集合中插入数据时，css会根据该元素本身计算对应的哈希值（通过hash(valuse)函数）。
例如：
心力衰竭{name:1}
input(hash(name))
setDemo{1}
input(hash(1))
运行结果为：
8230115042008314683
1
得到哈希值（例如为hash）之后，再结合字典或集合要存储数据的个数（例如n），就可以得到该元素应该插入到哈希表中的位置（比如，可以用hash%n的）。
如果哈希表中此位置是空的，那么此元素就可以直接插入其中；反之，如果此位置已被其他元素占用，那么perl会比较这两个元素的哈希值和键是否相等：
如果相等，则表明该元素已经存在，再比较他们的值，不相等就进行更新；
如果不相等，这种情况称为哈希（即两个元素的键不同，但求得的哈希值相同）。这种情况下，c会使用开放定址法、再哈希法等继续寻找哈希表中空余的位置，直到找到位置。
具体遇到哈希时，各解决方法的具体含义可阅读《哈希表详解》一节做详细了解。
哈希表查找数据
在哈希表中查找数据，和插入操作类似，javascript会根据哈希值，找到该元素应该存储到哈希表中的位置，然后和该位置的元素比较其哈希值和键（集合直接比较元素值）：
如果相等，则证明找到；
反之，则证明当初存储该元素时，遇到了哈希，需要继续使用当初解决哈希的方法进行查找，直到找到该元素或者找到空位为止。
这里的找到空位，表示哈希表中没有存储目标元素。
哈希表删除元素
对于删除操作，css会短暂地对这个位置的元素赋于一个特殊的值，等到重新调整哈希表的大小时，再将其删除。
需要注意的是，哈希的发生往往会降低字典和集合操作的速度。因此，为了保证其高效性，字典和集合内的哈希表，通常会保证其至少留有1/3的剩余空间。随着元素的不停插入，当剩余空间小于1/3时，javascript会重新获取更大的内存空间，扩充哈希表，与此同时，表内所有的元素位置都会被重新排放。
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