4 无序集合Set

本文深入解析Set集合的特点,包括不允许重复元素的特性,以及如何通过sadd、srem等命令进行元素的添加与删除。同时,文章介绍了如何利用sdiff、sinter、sunion等命令进行集合间的差集、交集与并集运算,并展示了如何通过scard命令获取集合的元素数量。这些操作在跟踪唯一性数据和维护数据对象间关联关系时极为有用。
  • 和List类型不同的是,Set集合中不允许出现重复的元素
  • Set可包含的最大元素数量是4294967259

存储Set的常用命令:

  • 添加/删除元素
  • 获得集合中的元素
  • 集合中的差集运算
  • 集合中的交集运算
  • 集合中的并集运算
  • 扩展命令
> sadd myset a b c //向集合中添加元素
(integer) 3
> sadd myset  a    //不能添加重复元素
(integer) 0

> srem myset a b //从集合中删除元素
(integer) 2

> smembers myset  //查看集合中的元素
1) "c"

> sismember myset   c //查看集合中是否含有元素,若有返回1,若无返回0
(integer) 1
> sismember myset   a
(integer) 0

//差集运算sdiff,与键值顺序有关
>sadd myset1 a b c
(integer) 3
>sadd myset2 a c 1 2
(integer) 4
>sdiff myset1 myset2
1) "b"

//交集运算sinter
>sinter myset1 myset2
1) "c"
2) "a"

//并集运算sunion
>sunion myset1 myset2
1) "c"
2) "2"
3) "b"
4) "a"
5) "1"

>scard myset //获取集合中的元素数量
(integer) 1

 存储Set的使用场景

  • 跟踪一些唯一性数据
  • 用于维护数据对象之间的关联关系

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xlzfdddd/p/10426816.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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