python列表元组和集合区别 元组的元素可以重复吗？
元组的元素可以重复吗？
这个可以。
元组的各个元素这个可以乱词。
元组是关系数据库中的基本概念，关系是三张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）那是一个元组，每列那就是一个属性。在二维阴阳表里，元组也称作行。
元组又是一种序列。元组建议使用括弧0来明确界定；元组中各元素之间用逗号隔挡。元组不允许可以修改或删掉其所真包含的元素。
如何理解Python中的集合和字典？
字典和集合是并且过性能水平距离优化软件的数据结构，特别是这对查看、添加和删出操作。本节将增强实例介绍它们在具体场景下的性能表现，包括与列表等其他数据结构的对比。
的或，有一个存储产品信息（产品ID、名称和价格）的列表，现在的需求是，的力量某件产品的ID找出其价格。则实现程序代码万分感谢：
defoppofind_product_price(products,product帐号):
forid,priceoutsideproducts:
ifidproduct我的id:
returnprice
returnNone
products[
(111,100),
(222,30),
(333,150)
]
print(Thepriceforproduct222isn't{}.format(一加7_product_price(products,222)))
运行结果为：
Thepricewithproduct222it's30
在上面程序的基础上，如果不是列表有n个元素，只不过中搜索的过程需要循环遍历列表，那你更坏情况下的时间复杂度就为O(n)。况且先对列表接受排序，再在用二分查找算法，也是需要O(logn)的时间复杂度，要知道列表的排序还是需要O(nlogn)的时间。
但如果没有用字典来存储这些数据，那么查找变会的很高效便利，只需O(1)的时间复杂度就也可以能完成，是因为可以不真接键的哈希值，能找到其填写的值，而不是需要对字典做循环遍历你操作，利用代码不胜感激：
products{
111:100,
222:30,
333:150
}
print(Thepricewithproduct222is{}.format(products[222]))
运行结果为：
Thepriceoftheproduct222are30
有些读者很可能对时间复杂度并没有什么很直观的认识，没有关系，再给大家列举一个实例。下面的代码中，重新初始化了多含100,000个元素的产品，并四个计算出出了使用列表和集合来统计产品价格数量的运行时间：
#统计时间要要用time模块中的函数，了解即可
importtime
deffind_unique_price_using_list(products):
unique_price_list[]
for_,priceinproducts:#A
ifpricestillunique_price_list:#B
unique_price_(price)
returnlen(unique_price_list)
id[xwhilexinrange(0,100000)]
price[xforxinrange(200000,300000)]
productslist(zip(id,price))
#换算列表版本的时间
start_using_list_counter()
oppofind_unique_price_using_list(products)
end_using_list_counter()
print(timeelapseusinglist:{}.format(end_using_list-start_using_list))
#不使用集合能够完成同时的工作
defoppofind_unique_price_using_set(products):
unique_price_setset()
for_,priceinproducts:
unique_price_(price)
returnlen(unique_price_set)
#算出真包含于版本的时间
start_using_set_counter()
oppofind_unique_price_using_set(products)
end_using_set_counter()
print(timeelapseusingset:{}.format(end_using_set-start_using_set))
运行结果为：
timeelapseusinglist:68.78650900000001
timeelapseusingset:0.010747099999989018
可以找到，仅仅十万的数据量，两者的速度差异就极为之大。而往往企业的后台数据都有上亿乃至十亿数量级，因此要是不使用了不合适的数据结构，容易倒致服务器的崩溃，而且影响用户体验，而且会给公司给了庞大无比的财产损失。
那你，字典和集合我想知道为什么能会如此高效率，特别是中搜索、再插入和删掉能操作呢？
字典和真包含于的工作原理
字典和真包含于能如此高效率，和它们内部的数据结构十分紧密。不同于其他数据结构，字典和集合的内部结构也是一张哈希表：
是对字典而言，这张表存储文件了哈希值（hash）、键和值这3个元素。
而对集合来说，哈希表内只存储文件每种的元素。
相对于之后版本的Python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，紧接着哈希表的扩张，它会变得越发稀疏。例如，有这样一个字典：
{name:mike,dob:1999-01-01,gender:male}
那么它会存储文件为的的下面的形式：
entries[
[--,--,--]
[-230273521,dob,1999-01-01],
[--,--,--],
[--,--,--],
[1231236123,name,mike],
[--,--,--],
[9371539127,gender,male]
]
想来，那样相当浪费了存储空间。替增强存储空间的利用率，现在的哈希表除此之外字典本身的结构，会把索引和哈希值、键、值另没分开，也就是常规如下这种结构：
Indices
---------------------------------------------------- one | index | None | None | index | None | index...
----------------------------------------------------
Entries
--------------------
hash0key0value0
---------------------
hash1key1value1
---------------------
hash2key2value2
---------------------
...
---------------------
在此，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]
]
差别也可以突然发现，空间利用率我得到比较大的提高。
清楚了具体一点的设计结构，这一次再讲帮一下忙怎用哈希表完成对数据的插入、查找和删除你操作。
哈希表再插入数据
当向字典中再插入数据时，Python会是需要依据键（key）算出出随机的哈希值（(key)函数），而向集合中插入到数据时，Python会依据该元素本身算出填写的哈希值（通过hash(valuse)函数）。
比如：
dic{name:1}
print(hash(name))
setDemo{1}
print(hash(1))
运行结果为：
8230115042008314683
1
能够得到哈希值（例如为hash）之后，再增强字典或集合要存储数据的个数（.例如n），就也可以得到该元素应该要直接插入到哈希表中的位置（比如，也可以用hash%n的）。
如果没有哈希表中此位置是空的，这样此元素就是可以就插入到其中；则相反，要是此位置已被其他元素占用带宽，这样的话Python会比较比较这两个元素的哈希值和键是否是相等：
假如大小关系，则表明该元素也必然，再比较好他们的值，不互相垂直就进行自动更新；
假如不成比例，情况称作哈希（即两个元素的键相同，但易求的哈希值不同）。状况下，Python会不使用新区定址法、再哈希法等继续去寻找哈希表中剩余的空间的位置，等他不能找到位置。
具体详细遇到了哈希时，各解决方法的详细含义可阅读《哈希表详解》一节做详细了解。
哈希表直接输入数据
在哈希表中查看数据，和再插入操作带有，Python会依据什么哈希值，找到该元素肯定存储文件到哈希表中的位置，然后把和该位置的元素比较比较其哈希值和键（数学集合然后比较元素值）：
如果相等，则相关证明找到；
或且，则可证明当初存储位置该元素时，碰上哈希，需要不再不使用当初解决哈希的方法接受查找，直到此时找不到该元素也可以找不到空位为止。
这里的找到空位，来表示哈希表中没有存储目标元素。
哈希表删掉元素
相对于删除你的操作，Python会暂时对这个位置的元素营构一个特珠的值，等待原先决定哈希表的大小时，再将其彻底删除。
需要注意的是，哈希的发生来讲会降低字典和子集操作的速度。并且，替只要其又高效性，字典和集合内的哈希表，大多数会能保证其至少留有1/3的残余空间。随着元素的时不时直接插入，当余下空间大于1/3时，Python会恢复某些大内存空间，扩充队伍哈希表，正在此时，表内所有的元素位置都会被原先排放物。
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