Python set пересечение ()

Краткое введение в ООП

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – технология разработки сложного программного обеспечения, в которой программа строится в виде совокупности объектов и их взаимосвязей.

Объединение данных и действий, производимых над этими данными, в единое целое, которое называется объектом – является одним из основных принципов ООП.

Основными понятиями являются понятие класса и объекта.

Класс является типом данных, определяемым пользователем и представляет собой структуру в виде данных и методов для работы с данными.

Формально Класс — это шаблон, по которому будет сделан объект.

Объект является экземпляром класса. Объект  и экземпляр - это одно и то же.

Вот пример. Форма для изготовления печенья – это класс, а само печенье это объект или экземпляр класса, т.е. это конкретное изделие. Печенье имеет размеры, цвет, состав – это атрибуты класса. Также в классе описываются методы, которые предназначены для чтения или изменения данных объекта.

В Python характеристики  объекта, называются атрибутами, а действия, которые мы можем проделывать с объектами, — методами. Методами в Python  называют функции, которые определяются внутри класса.

Объект = атрибуты + методы 

Методы множеств

Python содержит огромное количество встроенных методов, включая следующие:

Метод copy()

Этот метод возвращает копию множества. Например:

Python

string_set = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
x = string_set.copy()

print(x)

1 2 3 4

string_set={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} x=string_set.copy() print(x)

Результат:

Python

{‘John’, ‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘Mercy’}

1	{‘John’,’Michelle’,’Nicholas’,’Mercy’}

Выдача показывает, что является копией множества .

Метод isdisjoint()

Этот метод проверяет, является ли множество пересечением или нет. Если множества не содержат общих элементов, метод возвращает , в противном случае — . Например:

Python

names_a = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
names_b = {«Jeff», «Bosco», «Teddy», «Milly»}

x = names_a.isdisjoint(names_b)
print(x)

1 2 3 4 5

names_a={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} names_b={«Jeff»,»Bosco»,»Teddy»,»Milly»} x=names_a.isdisjoint(names_b) print(x)

Результат:

Python

True

1

True

Оба множества не имеют общих элементов, что делает выдачу .

Метод len()

Этот метод возвращает длину множества, которая является общим количеством элементов во множестве. Пример:

Python

names_a = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}

print(len(names_a)) # Результат: 4

1 2 3

names_a={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} print(len(names_a))# Результат: 4

Выдача показывает, что длина множества является 4.

Other Set Operations

We can test if an item exists in a set or not, using the keyword.

Output

True
False

Built-in Functions with Set

Built-in functions like , , , , , , , etc. are commonly used with sets to perform different tasks.

Function	Description
all()	Returns if all elements of the set are true (or if the set is empty).
any()	Returns if any element of the set is true. If the set is empty, returns .
enumerate()	Returns an enumerate object. It contains the index and value for all the items of the set as a pair.
len()	Returns the length (the number of items) in the set.
max()	Returns the largest item in the set.
min()	Returns the smallest item in the set.
sorted()	Returns a new sorted list from elements in the set(does not sort the set itself).
sum()	Returns the sum of all elements in the set.

Добавление элементов в множество

Python предоставляет методы add() и update(), которые можно использовать для добавления определенного элемента в набор. Метод add() используется для добавления одного элемента, тогда как метод update() используется для добавления нескольких элементов в набор. Рассмотрим следующий пример.

Пример 1. Использование метода add()

Months = set()    
print("\nprinting the original set ... ")    
print(months)    
print("\nAdding other months to the set...");    
Months.add("July");    
Months.add ("August");    
print("\nPrinting the modified set...");    
print(Months)    
print("\nlooping through the set elements ... ")    
for i in Months:    
    print(i)    

Выход:

printing the original set ... 
{'February', 'May', 'April', 'March', 'June', 'January'}

Adding other months to the set...

Printing the modified set...
{'February', 'July', 'May', 'April', 'March', 'August', 'June', 'January'}

looping through the set elements ... 
February
July
May
April
March
August
June
January 

Чтобы добавить в множество более одного элемента, Python предоставляет метод update(). Он принимает в качестве аргумента итерацию.

Пример 2. Использование функции update()

Months = set()    
print("\nprinting the original set ... ")    
print(Months)    
print("\nupdating the original set ... ")    
Months.update();    
print("\nprinting the modified set ... ")     
print(Months);  

Выход:

printing the original set ... 
{'January', 'February', 'April', 'May', 'June', 'March'}

updating the original set ... 
printing the modified set ... 
{'January', 'February', 'April', 'August', 'October', 'May', 'June', 'July', 'September', 'March'}

Основные операторы

Оператор

Краткое описание

+

Сложение (сумма x и y)

—

Вычитание (разность x и y)

*

Умножение (произведение x и y)

Деление
Внимание! Если x и y целые, то результат всегда будет целым числом! Для получения вещественного результата хотя бы одно из чисел должно быть вещественным. Пример: 40/5 → 8, а вот 40/5.0 → 8.0

=

Присвоение

+=

y+=x; эквивалентно y = y + x;

-=

y-=x; эквивалентно y = y — x;

*=

y*=x; эквивалентно y = y * x;

/=

y/=x; эквивалентно y = y / x;

%=

y%=x; эквивалентно y = y % x;

==

Равно

!=

не равно

> 

Больше

=

больше или равно

Часть после запятой отбрасывается
4 // 3 в результате будет 125 // 6 в результате будет 4

**

Возведение в степень
5 ** 2 в результате будет 25

and

логическое И

or

логическое ИЛИ

not

логическое отрицание НЕ

Operations with elements

You can get the number of elements in the set using the function .

You can also iterate over all the elements of the set (in an undefined order!) using the loop :

None

primes = {2, 3, 5, 7, 11}
for num in primes:
    print(num)

You can check whether an element belongs to a set using the keyword
: expressions like return a value of type .
Similarly there’s the opposite operation .
To add an element to the set there is the method :

None

A = {1, 2, 3}
print(1 in A, 4 not in A)
A.add(4)

There are two methods to remove an element from a set:
and . Their behavior varies
only in case if the deleted item was not in the set.
In this case the method does nothing and the method
throws exception .

Finally, removes one random element from the set and returns its value. If the set is empty, generates
the exception .

You can transform a set to list using the function .

List comprehensions (генераторы списков)¶

Генератор списка — это выражение вида:

In 1]: vlans = f'vlan {num}' for num in range(10,16)]

In 2]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В общем случае, это выражение, которое преобразует итерируемый объект в
список. То есть, последовательность элементов преобразуется и
добавляется в новый список.

Выражению выше аналогичен такой цикл:

In 3]: vlans = []

In 4]: for num in range(10,16):
   ...     vlans.append(f'vlan {num}')
   ...

In 5]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В list comprehensions можно использовать выражение if. Таким образом
можно добавлять в список только некоторые объекты.

Например, такой цикл отбирает те элементы, которые являются числами,
конвертирует их и добавляет в итоговый список only_digits:

In 6]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 7]: only_digits = []

In 8]: for item in items
   ...     if item.isdigit():
   ...         only_digits.append(int(item))
   ...

In 9]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Аналогичный вариант в виде list comprehensions:

In 10]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 11]: only_digits = int(item) for item in items if item.isdigit()]

In 12]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Конечно, далеко не все циклы можно переписать как генератор списка, но
когда это можно сделать, и при этом выражение не усложняется, лучше
использовать генераторы списка.

Примечание

В Python генераторы списка могут также заменить функции filter и map
и считаются более понятными вариантами решения.

С помощью генератора списка также удобно получать элементы из вложенных
словарей:

In 13]: london_co = {
    ...     'r1'  {
    ...     'hostname' 'london_r1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.1'
    ...     },
    ...     'r2'  {
    ...     'hostname' 'london_r2',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.2'
    ...     },
    ...     'sw1'  {
    ...     'hostname' 'london_sw1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '3850',
    ...     'IOS' '3.6.XE',
    ...     'IP' '10.255.0.101'
    ...     }
    ... }

In 14]: london_codevice]: '15.4', '15.4', '3.6.XE'

In 15]: london_codevice]: '10.255.0.1', '10.255.0.2', '10.255.0.101'

На самом деле, синтаксис генератора списка выглядит так:

expression for item1 in iterable1 if condition1
            for item2 in iterable2 if condition2
            ...
            for itemN in iterableN if conditionN 

Это значит, можно использовать несколько for в выражении.

Например, в списке vlans находятся несколько вложенных списков с
VLAN’ами:

In 16]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

Из этого списка надо сформировать один плоский список с номерами VLAN.
Первый вариант — с помощью циклов for:

In 17]: result = []

In 18]: for vlan_list in vlans
    ...     for vlan in vlan_list
    ...         result.append(vlan)
    ...

In 19]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Аналогичный вариант с генератором списков:

In 20]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

In 21]: result = vlan for vlan_list in vlans for vlan in vlan_list

In 22]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Можно одновременно проходиться по двум последовательностям, используя
zip:

Библиотека math

Для проведения вычислений с действительными числами язык Python содержит много дополнительных функций, собранных в библиотеку, которая называется math. Для использования этих функций в начале программы необходимо подключить библиотеку, что делается командой

import math           # подключение модуля библиотеки

После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции

имя_модуля.имя_функции

Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианахimport math y = sin(5)         # ошибка не подключен модуль mathx = math.sin(5)    # записываем имя модуля и через точку имя функции

Можно подключать не весь модуль, а какую-то его часть. Например, программист хочет использовать только одну функцию из математической библиотеки math. Если он подключит всю библиотеку, то будет добавлено более 40 функций, которые будут занимать место. Чтобы добавить в проект какую-то часть, используют ключевое слово from

from <имя подключаемого модуля> import <название функции>

Например.

from math import sin       # подключена только одна функция siny = sin(5)                 # операция выполненаx = cos(5)               # ошибка функция cos не подключена

Ниже приведен список основных функций модуля math. Некоторые из перечисленных функций (int, round, abs) являются стандартными и не требуют подключения модуля math для использования.

Свойства множеств

Тип в Python является подтипом (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:

• Определена операция проверки принадлежности элемента множеству
• Можно получить количество элементов в множестве
• Множества являются iterable-объектами

Принадлежность множеству

Проверить принадлежит ли какой-либо объект множеству можно с помощью оператора . Это один из самых распространённых вариантов использования множеств. Такая операция выполняется в среднем за с теми же оговорками, которые существуют для хеш-таблиц.

Мощность множества

Мощность множества – это характеристика множества, которая для конечных множеств просто означает количество элементов в данном множестве. Для бесконечных множеств всё несколько сложнее.

Перебор элементов множества

Как уже было отмечено выше, множества поддерживают протокол итераторов, таким образом любое множество можно использовать там, где ожидается iterable-объект.

Работа с set-ами

Создание

Объявим Python-множество . Существует два способа это сделать:

Способ №1. Воспользовавшись литералом:

Способ №2. Применив встроенную функцию set()

Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:

Замечание: пустое множество создаётся исключительно через

Если же сделать так:

То получим пустой словарь. А если внутри фигурных скобок поместить пустую строку:

То на выходе увидим множество, состоящее из одного элемента – этой самой пустой строки.

Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:

Пересечение

В программировании нередки задачи, в которых требуется найти совпадающие элементы двух коллекций. Классическое решение основано на цикле , но нас интересует другое – то, что строится на использовании set-ов.

Добавление элемента

Для добавления нового элемента в существующий набор используем метод .

Если среди исходных объектов, составляющих set, «x» уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.

Удаление и очистка

Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу

Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.

Способ №1. Метод .
Метод удаляет элемент из -а. В случае отсутствия в наборе интерпретатор выбрасывает исключение.

Способ №2. Метод .
Производит предельно схожую с операцию с той лишь разницей, что, в случае отсутствия элемента в коллекции, исключение не возникает:

Способ №3. Метод .

Удаляет и возвращает случайный элемент множества:

Сортировка множеств

Операция сортировки отсутствует для множеств Python по определению. Множество – неупорядоченный набор. Но не нужно расстраиваться. С помощью функции , вы всегда можете получить отсортированный список:

Other Python Set Methods

There are many set methods, some of which we have already used above. Here is a list of all the methods that are available with the set objects:

Method	Description
add()	Adds an element to the set
clear()	Removes all elements from the set
copy()	Returns a copy of the set
difference()	Returns the difference of two or more sets as a new set
difference_update()	Removes all elements of another set from this set
discard()	Removes an element from the set if it is a member. (Do nothing if the element is not in set)
intersection()	Returns the intersection of two sets as a new set
intersection_update()	Updates the set with the intersection of itself and another
isdisjoint()	Returns if two sets have a null intersection
issubset()	Returns if another set contains this set
issuperset()	Returns if this set contains another set
pop()	Removes and returns an arbitrary set element. Raises if the set is empty
remove()	Removes an element from the set. If the element is not a member, raises a
symmetric_difference()	Returns the symmetric difference of two sets as a new set
symmetric_difference_update()	Updates a set with the symmetric difference of itself and another
union()	Returns the union of sets in a new set
update()	Updates the set with the union of itself and others

Назначение в Python

Множества (set) в питоне появились не сразу, и здесь они представлены как неупорядоченные коллекции уникальных и неизменяемых объектов. Коллекции, которые не являются ни последовательностями (как списки), ни отображениями (как словари). Хотя с последними у множеств много общего.

Можно сказать, что set напоминает словарь, в котором ключи не имеют соответствующих им значений

Множества:

• Дают возможность быстро удалять дубликаты, поскольку, по определению, могут содержать только уникальные элементы;
• Позволяют, в отличие от других коллекций, выполнять над собой ряд математических операций, таких как объединение, пересечение и разность множеств;

Пример set-ов в Python:

Сочетания с повторами

Функция описывает, сколькими способами можно составить комбинацию по r элементов из элементов n типов (элементы в комбинации могут повторяться, но порядок их не важен)

Обратите внимание на слово «тип«, в простых сочетаниях элементы не повторялись внутри одной выборки, они были как бы конкретными экземплярами

На языке мешка с шарами, сочетания с повторами значит, что мы достаем шары из мешка, а потом кладем их обратно, записывая их цвета (цвет это и есть в данном случае аналог типа). Вполне может быть так, что мы достали красный шар два раза подряд, ведь после первого раза мы сунули его обратно в мешок. Пример:

>>> print(*combinations_with_replacement(, 2))
('red', 'red') ('red', 'white') ('red', 'black') ('white', 'white') ('white', 'black') ('black', 'black')

Поэтому, имея возможность брать один и тот же элемент несколько раз, можно выбрать из последовательности в три элемента 4, и 5, и сколь угодно много (больше, чем было исходных типов). Например, по 4 из 2:

>>> print(*combinations_with_replacement(, 4))
('red', 'red', 'red', 'red') ('red', 'red', 'red', 'black') ('red', 'red', 'black', 'black') ('red', 'black', 'black', 'black') ('black', 'black', 'black', 'black')

Вот графически сочетания с повторами по 2 из 3:

Формула числа элементов на выходе такова:

Бонус – брутфорс пароля

Как бонус предлагаю вам применение функции для брутфорса паролей. Сперва мы задаем набор символов, которые могут встречаться в пароле, наш алфавит, например такой:

import string
# все буквы и цифры
alphabet = string.digits + string.ascii_letters
# 0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

А потом перебираем все возможные сочетания с длинами от минимальной до максимальной. Не забываем их склеить в строку:

def brute_force(alphabet, min_len, max_len):
    # функция - склеиватель последователностей символов в строку
    joiner = ''.join

    for cur_len in range(min_len, max_len + 1):
        yield from map(joiner, product(alphabet, repeat=cur_len))

Пример применения:

# сокращенный алфавит для иллюстрации работы
alphabet = '123AB'
print(*brute_force(alphabet, 1, 3), sep=', ')

# вывод: 1, 2, 3, A, B, 11, 12, 13, 1A, 1B, 21, 22, 23, 2A, 2B, 31, 32, 33, 3A, 3B, A1, A2, A3, AA, AB, B1, B2,
 B3, BA, BB, 111, 112, 113, 11A, 11B, 121, 122, 123, 12A, 12B, 131, 132, 133, 13A, 13B, 1A1, 1A2, 1A3, 1AA, 
1AB, 1B1, 1B2, 1B3, 1BA, 1BB, 211, 212, 213, 21A, 21B, 221, 222, 223, 22A, 22B, 231, 232, 233, 23A, 23B, 
2A1, 2A2, 2A3, 2AA, 2AB, 2B1, 2B2, 2B3, 2BA, 2BB, 311, 312, 313, 31A, 31B, 321, 322, 323, 32A, 32B,
 331, 332, 333, 33A, 33B, 3A1, 3A2, 3A3, 3AA, 3AB, 3B1, 3B2, 3B3, 3BA, 3BB, A11, A12, A13, A1A, A1B,
 A21, A22, A23, A2A, A2B, A31, A32, A33, A3A, A3B, AA1, AA2, AA3, AAA, AAB, AB1, AB2, AB3, ABA, 
ABB, B11, B12, B13, B1A, B1B, B21, B22, B23, B2A, B2B, B31, B32, B33, B3A, B3B, BA1, BA2, BA3, BAA, 
BAB, BB1, BB2, BB3, BBA, BBB

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway  

3 239

Creating Python Sets

A set is created by placing all the items (elements) inside curly braces , separated by comma, or by using the built-in function.

It can have any number of items and they may be of different types (integer, float, tuple, string etc.). But a set cannot have mutable elements like lists, sets or dictionaries as its elements.

Output

{1, 2, 3}
{1.0, (1, 2, 3), 'Hello'}

Try the following examples as well.

Output

{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3}
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 15, in <module>
    my_set = {1, 2, }
TypeError: unhashable type: 'list'

Creating an empty set is a bit tricky.

Empty curly braces will make an empty dictionary in Python. To make a set without any elements, we use the function without any argument.

Output

<class 'dict'>
<class 'set'>

Remove Set items

There are several different functions to delete or remove an item from a Set:

Python Set remove method

If we know the set item or the value inside the given set, use the remove method.

• mySet.remove(4) removed 4 from mySet. After removing, the remaining set items adjusted themselves.
• FruitSet.remove(‘orange’) removed orange from fruits set.

Remove Python set item using del statement

The del statement completely removes the given set. If you select the set after executing this del method, it throws an error. It is because this set del function altogether removes the set.

Remove set items using clear method

The set clear method helps to clear all the items in a given set. After executing this method, it returns an empty set = set().

set clear method output

Remove Set item using discard method

The set discard method removes the set item. If we know the item or value that you want to delete then, use discard to remove the given set item.

In python, discard and remove functions are the same. However, if you try to remove a non-existing item, then set remove function with raise an error, and the set discard function won’t raise any error.

The output of the above set discard example is

set discard Analysis

• mySet.discard(7) removing 7 from mySet.
• mySet.discard(4) removing 4 from mySet.
• Next, we declared a fruit set contains 6 fruit names.
• FruitSet.discard(‘Mango’) removing Mango from fruit set.

Remove set items using pop method

The set pop method removes the last item from a given set. As we all know, sets are not in any particular order. So, you never know which item removed from the set. Although it is not worth it, I am giving one set example. So, you get the idea.

set pop function output

Пересечение множеств

Предположим, у вас есть два множества: А и В. Их пересечение представляет собой множество элементов, которые являются общими для А и для В.

Операция пересечения во множествах может быть достигнута как при помощи оператора , так и метода . Рассмотрим пример:

Python

x = {1, 2, 3}
y = {4, 3, 6}

print(x & y) # Результат: 3

1 2 3 4

x={1,2,3} y={4,3,6} print(x&y)# Результат: 3

В обеих множествах является общим элементом. То же самое может быть достигнуто при использовании метода :

Python

x = {1, 2, 3}
y = {4, 3, 6}

z = x.intersection(y)
print(z) # Результат: 3

1 2 3 4 5

x={1,2,3} y={4,3,6} z=x.intersection(y) print(z)# Результат: 3

В следующем разделе мы обсудим, как определить разницу между множествами.

Python set operations

With Python sets we can perform specific operations: union, intersection,
difference, and symmetric difference.

python_set_operations.py

#!/usr/bin/python3

set1 = { 'a', 'b', 'c', 'c', 'd' }
set2 = { 'a', 'b', 'x', 'y', 'z' }

print("Set 1:", set1)
print("Set 2:", set2)
print("intersection:", set1.intersection(set2))
print("union:", set1.union(set2))
print("difference:", set1.difference(set2))
print("symmetric difference:", set1.symmetric_difference(set2))

The example shows four set operations.

print("intersection:", set1.intersection(set2))

The method carries out the intersection operation, which
returns elements that are both in and .

print("union:", set1.union(set2))

The method carries out the union operation,
which returns all elements from both sets.

print("difference:", set1.difference(set2))

The method carries out the difference operation, which returns
elements that are in the but not in .

print("symmetric difference:", set1.symmetric_difference(set2))

The method carries out the symmetric difference
operation, which returns elements that are in or , but not in both.

$ ./python_set_operations.py 
Set 1: {'c', 'b', 'a', 'd'}
Set 2: {'y', 'b', 'a', 'x', 'z'}
intersection: {'b', 'a'}
union: {'b', 'a', 'z', 'c', 'x', 'y', 'd'}
difference: {'c', 'd'}
symmetric difference: {'z', 'c', 'x', 'y', 'd'}

This is a sample output.

It is possible to perform these operations using &, |, -, and ^
operators.

python_set_operations2.py

#!/usr/bin/python3

set1 = { 'a', 'b', 'c', 'c', 'd' }
set2 = { 'a', 'b', 'x', 'y', 'z' }

print("Set 1:", set1)
print("Set 2:", set2)
print("intersection:", set1 & set2)
print("union:", set1 | set2)
print("difference:", set1 - set2)
print("symmetric difference:", set1 ^ set2)

The example shows four set operations using operators.

Сочетания

– функция, коротая выбирает все сочетания из входной последовательности. Пусть в ней имеется n различных объектов. Будем выбирать из них r объектов всевозможными способами (то есть меняется состав выбранных объектов, но порядок не важен). Получившиеся комбинации называются сочетаниями из n объектов по r, а их число равно:

Разница сочетаний и перестановок в том, что для сочетаний нам не важен порядок, а для перестановок он важен. Пример:

>>> print(*permutations(, 2))
(1, 2) (1, 3) (2, 1) (2, 3) (3, 1) (3, 2)

>>> print(*combinations(, 2))
(1, 2) (1, 3) (2, 3)

(1, 2) и (2, 1) – разные перестановки, но с точки зрения сочетаний – это одно и тоже, поэтому в входит только один вариант из двух.

Второй параметр r – обязателен для этой функции. 0 <= r <= n. При r > n будет пустое множество.

Вот графический пример сочетаний из 3 по 2. Как видно, их вдвое меньше, чем размещений из 3 по 2, так как варианты с перестановками внутри групп не учтены по определению:

Разница между множествами

Предположим, у вас есть два множества: А и В. Разница между А и В (А — В) — это множество со всеми элементами, которые содержатся в А, но не в В. Соответственно, (В — А) — это множество со всеми элементами в В, но не в А.

КОД

Для определения разницы между множествами в Python, мы можем использовать как функцию difference(), так и оператор — . Рассмотрим пример:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
diff_set = set_a.difference(set_b)
print(diff_set)

1 2 3 4

set_a={1,2,3,4,5} set_b={4,5,6,7,8} diff_set=set_a.difference(set_b) print(diff_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

В показанном выше скрипте, только первые три элемента множества отсутствуют во множестве , формируя нашу выдачу. Оператор минус можно также применить для нахождения разницы между двумя множествами, как показано ниже:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
print(set_a — set_b)

1 2 3

set_a={1,2,3,4,5} set_b={4,5,6,7,8} print(set_a-set_b)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

Симметричная разница между множествами А и В — это множество с элементами, которые находятся в А и В, за исключением тех элементов, которые являются общими для обеих множеств. Это определяется использованием метода Python под названием , или оператора . Посмотрим на пример:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
symm_diff = set_a.symmetric_difference(set_b)
print(symm_diff)

1 2 3 4

set_a={1,2,3,4,5} set_b={4,5,6,7,8} symm_diff=set_a.symmetric_difference(set_b) print(symm_diff)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 6, 7, 8}

1	{1,2,3,6,7,8}

Симметричную разницу можно также найти следующим образом:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
print(set_a ^ set_b)

1 2 3

set_a={1,2,3,4,5} set_b={4,5,6,7,8} print(set_a^set_b)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 6, 7, 8}

1	{1,2,3,6,7,8}