PYTHON LESSON 038
选课去重机
掌握集合去重与交并差运算，会用 set 解决重复数据问题。
00 · 学习目标
这一课要解决什么？
学完后，你应该能够
- set(列表) 一键去重
- A & B 交集、A - B 差集
- len(集合) 统计不重复个数
01 · 核心概念
集合的应用
集合的应用：set 像一位严格的门卫：同一个值想进两次？没门。把列表丢进 set()，重复元素自动消失，6 条报名记录瞬间变成 4 个不重复学号。
GESP Python 3 级 · 集合的应用GESP Python 3 级 · 常用内置函数大量从队首删除时 list.pop(0) 是 O(n)，应使用 collections.deque。
02 · 语法与规则
先记住这 3 条，再开始写程序
set(列表) 一键去重先准确读出这条写法的结构与作用。
A & B 交集、A - B 差集换一组最小数据，手工推演一次结果。
len(集合) 统计不重复个数再用边界值或反例确认它的适用条件。
03 · 完整实例
代码、运行结果和解释放在一起看
# 选课去重机：集合的魔法
sign_up = [105, 101, 103, 105, 101, 108] # 报名的是学号
unique = set(sign_up)
print("原始报名单：", sign_up)
print("去重之后：", sorted(unique))
print("实际报名人数：", len(unique))
robot = {103, 101, 110}
print("两个社团都报名：", sorted(unique & robot))
print("只报了编程课：", sorted(unique - robot))原始报名单： [105, 101, 103, 105, 101, 108] 去重之后： [101, 103, 105, 108] 实际报名人数： 4 两个社团都报名： [101, 103] 只报了编程课： [105, 108]
集合不保证顺序，所以打印时用 sorted() 排好序，结果稳定又好看。
04 · 逐步理解
每一步只解决一个问题
- 01
集合：天生不重复的容器
set 像一位严格的门卫：同一个值想进两次？没门。把列表丢进 set()，重复元素自动消失，6 条报名记录瞬间变成 4 个不重复学号。
unique = set(sign_up) - 02
去重的经典套路
“列表 → set → 想要列表再转回来”是去重的标准三连：set(sign_up) 去重，list() 转回列表，sorted() 顺便排序。记住这个套路，以后遇到重复数据就有武器了。
print(sorted(set(sign_up))) - 03
交集 &：两边都有
unique & robot 找出既报编程课又报机器人社的同学。交集就像两个圆的重叠部分，找“共同好友”“共同选课”都用它。
print(sorted(unique & robot)) - 04
差集 - 与并集 |
unique - robot 是报了编程课但没报机器人社的同学；unique | robot 是两个社团的全部成员（不重复）。交、并、差三种运算，覆盖了“同时、或者、排除”三种常见需求。
print(sorted(unique - robot)) print(sorted(unique | robot)) - 05
集合为什么不保证顺序
集合只关心“有没有”，不关心“排第几”，所以不能按下标取值，打印出来的顺序也不固定。需要顺序时，请出 sorted() 把它变成有序列表。这也是考试常考的“坑”。
print(sorted(unique)) - 06
生活里的集合
统计全班去过的城市（去重）、找出两个班都参加竞赛的同学（交集）、列出只报了美术班的同学（差集）……试着用今天的知识各写三行代码解决。
05 · 练习与检验
自己写出来，才算真正学会
- 1运行程序，看懂去重与集合运算
- 2在报名单里再加几个重复学号
- 3把 robot 社团换成自己班的社团名单
- 4试试 A | B 并集，理解三种运算的区别
06 · 完整知识
继续理解定义、规则和适用边界
第一次学习先完成上面的六个步骤；需要查定义、核对规则、分析误区或理解“为什么”时，再展开对应知识章。
核心数据结构列表、元组、字典与集合按顺序、可变性、唯一性和查找需求选择容器，并掌握遍历、推导式、排序与复制。＋
正式定义
容器保存多个对象。list 是可变有序序列，tuple 是不可变有序序列，dict 保存唯一键到值的映射，set 保存无序且不重复的可哈希对象。
必须掌握
- list 支持下标、切片、append、extend、insert、pop、remove 与 sort；多数修改方法返回 None。
- tuple 的逗号比括号更关键，单元素元组必须写成 (value,)。
- dict 保持插入顺序；键必须可哈希且唯一，get 可提供缺省值，items 同时遍历键和值。
- set 用于去重与集合运算：| 并、& 交、- 差、^ 对称差；空集合必须写 set()。
- enumerate 同时给出序号和值，zip 并行遍历多个可迭代对象，默认在最短输入处停止。
- 浅复制只复制最外层容器；嵌套可变对象仍可能共享。
CORE CONTAINER METHODS
四类核心容器方法完整速查
修改型方法多数返回 None；表中“浅复制”不会递归复制内部可变对象。
| 类型 | 方法 | 核心作用 |
|---|---|---|
list | append(x) | 末尾加入一个对象 |
list | extend(iterable) | 末尾加入可迭代对象的每一项 |
list | insert(i, x) | 在下标 i 前插入 |
list | remove(x) | 删除第一个等于 x 的元素，不存在时报错 |
list | pop([i]) | 删除并返回指定项，默认末项 |
list | clear() | 删除全部元素 |
list | index(x[, start[, stop]]) | 返回第一个匹配下标 |
list | count(x) | 统计等于 x 的元素数 |
list | sort(*, key=None, reverse=False) | 稳定地原地排序 |
list | reverse() | 原地逆序 |
list | copy() | 浅复制列表 |
tuple | count(x) | 统计元素次数 |
tuple | index(x[, start[, stop]]) | 返回第一个匹配下标 |
dict | clear() | 删除全部键值对 |
dict | copy() | 浅复制字典 |
dict | fromkeys(iterable[, value]) | 用一组键创建新字典 |
dict | get(key[, default]) | 安全取值，缺键返回默认值 |
dict | items() | 键值对动态视图 |
dict | keys() | 键动态视图 |
dict | pop(key[, default]) | 删除键并返回值 |
dict | popitem() | 删除并返回最后加入的键值对 |
dict | setdefault(key[, default]) | 缺键时写入默认值并返回 |
dict | update(other) | 用映射或键值对更新 |
dict | values() | 值动态视图 |
set | add(x) | 加入一个元素 |
set | clear() | 删除全部元素 |
set | copy() | 浅复制集合 |
set | discard(x) | 删除元素，不存在也不报错 |
set | remove(x) | 删除元素，不存在时报错 |
set | pop() | 删除并返回任意元素 |
set | union(*others) | 返回并集 |
set | update(*others) | 用并集原地更新 |
set | intersection(*others) | 返回交集 |
set | intersection_update(*others) | 用交集原地更新 |
set | difference(*others) | 返回差集 |
set | difference_update(*others) | 用差集原地更新 |
set | symmetric_difference(other) | 返回对称差 |
set | symmetric_difference_update(other) | 用对称差原地更新 |
set | issubset(other) | 是否为子集 |
set | issuperset(other) | 是否为超集 |
set | isdisjoint(other) | 是否没有共同元素 |
常见误区
- 把 list.sort() 的返回值赋回列表
- 遍历 dict 时同时改变其大小
- 用可变 list 当字典键
- 把 set 当成有固定顺序的序列
适用边界
- 大量从队首删除时 list.pop(0) 是 O(n)，应使用 collections.deque。
- 需要有序映射的特殊操作、计数或默认值时可查阅 collections，但先理解基本 dict。
算法方法算法、复杂度与解题验证把题意转成输入、状态、规则与输出，用正确性和复杂度共同评价解法。＋
正式定义
算法是解决一类问题的有限、明确步骤。正确性说明算法对所有满足前置条件的输入都得到规定结果；时间和空间复杂度描述输入规模增长时资源使用的增长量级。
必须掌握
- 先明确输入规模 n、数据范围、目标和允许误差，再选择数据结构与算法。
- O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)、O(2ⁿ) 表示增长量级，不是精确运行秒数。
- 顺序代码复杂度取较大项，嵌套循环常相乘，二分每步把范围缩小一半。
- 正确性可用循环不变量、数学归纳、交换论证、反证或状态定义来说明。
- 样例只验证少量输入；必须自己设计边界、极端、重复、有序/逆序和无解数据。
- 优化前先得到正确基线并测量瓶颈，不为小数据盲目增加复杂实现。
常见误区
- 只看样例通过就宣称正确
- 不看数据范围使用 O(n²)
- 二分区间开闭混用
- 把 O(n) 当成永远比 O(log n) 慢固定倍数
适用边界
- 复杂度隐藏常数与硬件差异，但仍是比较规模增长的核心工具。
- 考场策略、课程完成度和算法能力是不同证据，任何单项都不能保证考级通过。
Python 基础运算符、表达式与优先级完整区分算术、比较、逻辑、成员、身份和位运算，并用优先级表消除歧义。＋
正式定义
表达式求值得到一个值。运算符规定如何组合操作数；当一个表达式含多个运算符时，优先级和结合方向决定求值顺序，括号可以明确改变顺序。
必须掌握
- / 总是得到浮点结果；// 是向负无穷方向取整的整除；% 与 // 满足 a == (a // b) * b + a % b。
- 比较可以链式书写，如 0 <= x < 10；and/or 会短路并返回最后求值的操作数，不一定返回 bool。
- == 比较值是否相等，is 比较是否为同一个对象；判断 None 应写 is None。
- in/not in 做成员测试；对 dict 测试的是键。
- 位运算作用于整数的二进制位；负整数按无限长二进制补码语义理解。
- 复杂表达式即使能靠优先级正确运行，也应使用括号表达意图。
常见误区
- 把 // 当成简单截断
- 用 is 比较数字或字符串的值
- 忘记 and 的优先级高于 or
- 连续位移、比较和逻辑运算却不加括号
适用边界
- 浮点数比较受二进制表示误差影响，需要按问题选择容差。
- 运算符可由自定义类重载，因此相同符号对不同类型可能有不同语义。
完整速查Python 关键字、内置名称与语法速查集中查阅 Python 3.12 的 35 个硬关键字、4 个软关键字和课程常用内置函数，避免知识碎片化。＋
正式定义
关键字是 Python 语法保留的词，不能作为普通标识符；软关键字只在特定语法位置有特殊含义。内置名称由 builtins 模块提供，可以直接使用，但仍可能被同名变量遮蔽。
必须掌握
- Python 3.12 有 35 个硬关键字；False、None、True 首字母大写。
- match、case、_、type 是软关键字，只在对应模式匹配或类型参数语法环境中特殊。
- 内置函数无需 import，但不要把变量命名为 list、str、sum、max、input 等。
- help(name) 查看运行时帮助，dir(object) 查看可用名称，type(object) 查看类型。
- 内置异常类也是内置名称；捕获异常时应使用具体异常类型。
- 本站课程运行基线是 Python 3.12，跨版本新增语法必须先核对目标运行环境。
常见误区
- 把内置名称误称为关键字
- 用 list = [] 遮蔽 list()
- 照搬其他 Python 版本的关键字表
- 见到陌生函数名就假定无需导入
适用边界
- 本页完整列出语言关键字，并列出课程实际依赖的内置函数；Python 的全部内置异常类和对象协议应按具体错误与主题查阅。
- 第三方库 API 不属于 Python 语言本身，也不属于内置名称。
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