在 Python 中，集合以 O(1) 时间复杂度提供高效的成员资格检查。深入研究该实现，可以发现哈希表是支持此性能的底层数据结构。
集合实现借用了字典实现中的元素，本质上是利用具有虚拟值的字典来表示集合成员。然而，它利用优化来利用值的缺失，从而导致异常的成员资格检查行为。
检查集合的 CPython 源代码可以提供进一步的见解。虽然最初源自字典实现，但这些实现后来出现了显着差异。尽管存在这些偏差，集合仍继续利用哈希表来维持 O(1) 查找和插入操作。
了解集合底层的数据结构可以突出其性能优势，并为在 Python 程序中做出明智的优化决策铺平道路。
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