Python_集合set方法

本文介绍了Python中的集合操作,包括使用add()和update()添加元素,remove()和discard()删除元素,以及pop()函数随机删除并返回元素。同时,文章详细展示了如何进行集合的并集、交集和补集运算。

空集合

>>> _set = set()
>>> _set
set()

添加:add、update

add:在原集合上直接添加存在或不存在元素。
update:在原集合上直接添加存在或不存在元素或序列

>>> _set = {'a','c'}
>>> _set.add('c')  #可以添加已有元素,但原集合无改变
>>> _set
{'c', 'a'}
>>> _set.add('d')
>>> _set
{'c', 'd', 'a'}

>>> _set1={'a','c','b'}
>>> _set1.update('e')
>>> _set1
{'c', 'e', 'a', 'b'}
>>> _set1.update(['a','d'])
>>> _set1
{'d', 'a', 'c', 'e', 'b'}

删除:remove、discard、pop

remove:在原集合上删除;删除不存在元素报错。
discard:在原集合上删除;删除不存在元素不报错。
pop:在原集合上随机删除一个元素,并返回该元素。

>>> _set={'a','c','b'}
>>> _set.remove('d')
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#32>", line 1, in <module>
    _set.remove('d')
KeyError: 'd'
>>> _set.remove('c')
>>> _set
{'a', 'b'} 

>>> _set={'a','c','b'}
>>> _set.discard('d')
>>> _set.discard('c')
>>> _set
{'a', 'b'}

>>> _set={'a','c','b'}
>>> _set.pop()
'c'
>>> _set.pop()
'a'
>>> _set
{'b'}

集合运算

>>> _set1 = {'a','c','d'}
>>> _set2 = {'a','b','e','c'}

>>> _set1|_set2   #|, 并集
{'d', 'e', 'a', 'b', 'c'}

>>> _set1&_set2  #&, 交集
{'a', 'c'}

>>> _set1-_set2  #补集1:-, 在第一个不在第二个的所有元素
{'d'}

>>> _set1^_set2  #补集2: ^, 只在一个集合里的所有元素
{'d', 'e', 'b'}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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