Python是否有序集？

Python有一个有序的字典。有序套呢？

为此，有一个有序的设置（可能的新链接）配方，可从Python 2文档中引用。无需修改即可在Py2.6或更高版本以及3.0或更高版本上运行。该接口几乎与普通集合完全相同，不同之处在于初始化应使用列表进行。

OrderedSet([1, 2, 3])

这是一个MutableSet，因此for的签名.union与set 的签名不匹配，但是由于它包含__or__类似的内容，因此可以轻松添加：

@staticmethod
def union(*sets):
    union = OrderedSet()
    union.union(*sets)
    return union

def union(self, *sets):
    for set in sets:
        self |= set

有序集在功能上是有序字典的特例。

字典的键是唯一的。因此，如果人们不理会有序字典中的值（例如，通过分配它们None），那么实质上就是一个有序集合。

对于Python 3.1的存在collections.OrderedDict。以下是OrderedSet的示例实现。（请注意，只有很少的方法需要定义或重写：collections.OrderedDict和collections.MutableSet。做繁重）

import collections

class OrderedSet(collections.OrderedDict, collections.MutableSet):

    def update(self, *args, **kwargs):
        if kwargs:
            raise TypeError("update() takes no keyword arguments")

        for s in args:
            for e in s:
                 self.add(e)

    def add(self, elem):
        self[elem] = None

    def discard(self, elem):
        self.pop(elem, None)

    def __le__(self, other):
        return all(e in other for e in self)

    def __lt__(self, other):
        return self <= other and self != other

    def __ge__(self, other):
        return all(e in self for e in other)

    def __gt__(self, other):
        return self >= other and self != other

    def __repr__(self):
        return 'OrderedSet([%s])' % (', '.join(map(repr, self.keys())))

    def __str__(self):
        return '{%s}' % (', '.join(map(repr, self.keys())))

    difference = __sub__ 
    difference_update = __isub__
    intersection = __and__
    intersection_update = __iand__
    issubset = __le__
    issuperset = __ge__
    symmetric_difference = __xor__
    symmetric_difference_update = __ixor__
    union = __or__

答案是否定的，但是您可以collections.OrderedDict在Python标准库中仅使用键（和None）作为同一目的。

更新：从Python 3.7（和CPython 3.6）开始，标准dict可以保证保持顺序，并且比更具性能OrderedDict。（但是，为了向后兼容，尤其是为了可读性，您可能希望继续使用OrderedDict。）

这是一个示例，该示例说明如何dict在保留订单的同时用作有序集来过滤出重复项，从而模拟有序集。使用dictclass方法fromkeys()创建字典，然后简单地要求它keys()。

>>> keywords = ['foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'baz', 'foo']

>>> list(dict.fromkeys(keywords))
['foo', 'bar', 'baz']

我可以做得比OrderedSet更好：bollton具有2/3兼容的纯Python IndexedSet类型，该类型不仅是有序集合，而且还支持索引编制（与列表一样）。

简单地pip install boltons（或复制setutils.py到您的代码库中），导入IndexedSet和：

>>> from boltons.setutils import IndexedSet
>>> x = IndexedSet(list(range(4)) + list(range(8)))
>>> x
IndexedSet([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x - set(range(2))
IndexedSet([2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x[-1]
7
>>> fcr = IndexedSet('freecreditreport.com')
>>> ''.join(fcr[:fcr.index('.')])
'frecditpo'

一切都是独一无二的，并保持秩序。全面披露：我写了IndexedSet，但是这也意味着如果有任何问题，您可以给我个麻烦。:)

在PyPI上的实现

尽管其他人指出，Python中还没有内置的插入顺序保留集实现（但是），但我感到这个问题缺少一个答案，该答案指出了在PyPI上可以找到的内容。

有软件包：

• 有序集（基于Python）
• 有序集（基于Cython）
• 扩展收藏
• oset（最近更新于2012年）

其中一些实现是基于Raymond Hettinger提交给ActiveState的配方的，在其他答案中也提到了该配方。

一些差异

• 有序集（1.1版）
  • 优势：O（1）用于按索引查找（例如my_set[5]）
• oset（0.1.3版）
  • 优势：O（1）为 remove(item)
  • 缺点：显然是O（n）用于按索引查找

这两个实现都为add(item)和__contains__(item)（item in my_set）具有O（1 ）。

如果您使用排序集来维护排序顺序，请考虑使用PyPI中的排序集实现。该sortedcontainers模块提供了一个SortedSet的只是这个目的。一些好处：纯Python，快速C实现，100％单元测试覆盖率，数小时的压力测试。

通过pip从PyPI安装很容易：

pip install sortedcontainers

请注意，如果不能pip install，则只需从开源存储库中下拉sortedlist.py和sortedset.py文件。

安装完成后，您可以：

from sortedcontainers import SortedSet
help(SortedSet)

sortedcontainers模块还与几种替代实现保持性能比较。

对于询问Python的bag数据类型的评论，还有一种SortedList数据类型，可用于有效地实现bag。

如果您已经在代码中使用了pandas，则其Index对象的行为就很像有序集，如本文中所示。

文章中的示例：

indA = pd.Index([1, 3, 5, 7, 9])
indB = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])

indA & indB  # intersection
indA | indB  # union
indA - indB  # difference
indA ^ indB  # symmetric difference

太迟了一点，但我已经写了一类setlist作为一部分collections-extended完全实现双方Sequence和Set

>>> from collections_extended import setlist
>>> sl = setlist('abracadabra')
>>> sl
setlist(('a', 'b', 'r', 'c', 'd'))
>>> sl[3]
'c'
>>> sl[-1]
'd'
>>> 'r' in sl  # testing for inclusion is fast
True
>>> sl.index('d')  # so is finding the index of an element
4
>>> sl.insert(1, 'd')  # inserting an element already in raises a ValueError
ValueError
>>> sl.index('d')
4

GitHub：https : //github.com/mlenzen/collections-extended

文档：http : //collections-extended.lenzm.net/en/latest/

PyPI：https：//pypi.python.org/pypi/collections-extended

OrderedSet官方图书馆没有。我为所有数据结构制作了详尽的备忘单，以供您参考。

DataStructure = {
    'Collections': {
        'Map': [
            ('dict', 'OrderDict', 'defaultdict'),
            ('chainmap', 'types.MappingProxyType')
        ],
        'Set': [('set', 'frozenset'), {'multiset': 'collection.Counter'}]
    },
    'Sequence': {
        'Basic': ['list', 'tuple', 'iterator']
    },
    'Algorithm': {
        'Priority': ['heapq', 'queue.PriorityQueue'],
        'Queue': ['queue.Queue', 'multiprocessing.Queue'],
        'Stack': ['collection.deque', 'queue.LifeQueue']
        },
    'text_sequence': ['str', 'byte', 'bytearray']
}

所述ParallelRegression包提供了SETLIST（）有序集类，它是多个方法完成比基于ActiveState的配方的选项。它支持可用于列表的所有方法以及大多数（如果不是全部）可用于集合的方法。

正如其他答案所提到的，对于python 3.7+，该字典按定义排序。除了子类化之外，OrderedDict我们还可以子类化abc.collections.MutableSet或typing.MutableSet使用dict的键存储值。

class OrderedSet(typing.MutableSet[T]):
    """A set that preserves insertion order by internally using a dict."""

    def __init__(self, iterable: t.Iterator[T]):
        self._d = dict.fromkeys(iterable)

    def add(self, x: T) -> None:
        self._d[x] = None

    def discard(self, x: T) -> None:
        self._d.pop(x)

    def __contains__(self, x: object) -> bool:
        return self._d.__contains__(x)

    def __len__(self) -> int:
        return self._d.__len__()

    def __iter__(self) -> t.Iterator[T]:
        return self._d.__iter__()

然后：

x = OrderedSet([1, 2, -1, "bar"])
x.add(0)
assert list(x) == [1, 2, -1, "bar", 0]

我将此代码放在一个小的库中，所以任何人都可以pip install。

对于许多目的，只需调用sorted就足够了。例如

>>> s = set([0, 1, 2, 99, 4, 40, 3, 20, 24, 100, 60])
>>> sorted(s)
[0, 1, 2, 3, 4, 20, 24, 40, 60, 99, 100]

如果要重复使用此功能，则调用sorted函数会产生开销，因此，只要您完成更改集合的操作，就可能希望保存结果列表。如果您需要维护唯一元素并进行排序，那么我建议您使用具有任意值（例如无）的集合中的OrderedDict。

因此，我还有一个小清单，很明显可以引入非唯一值。

我搜索了某种唯一列表的存在，但是后来意识到在添加元素之前测试元素的存在就可以了。

if(not new_element in my_list):
    my_list.append(new_element)

我不知道这种简单方法是否有警告，但可以解决我的问题。