python集合底层使用动态哈希表，要求元素可哈希且需同时重写__hash__和__eq__；平均时间复杂度o(1)，依赖哈希定位与桶内等价判断实现去重与查找。
Python集合用的是哈希表，不是树或链表
Python的set底层是动态哈希表（类似字典但只存键），所有操作都依赖哈希值。这意味着：set要求元素必须可哈希（即实现__hash__且__eq__一致），不可变类型如int、str、tuple可以，而list、dict、set本身不行。
插入和查找平均时间复杂度是 O(1)，最坏情况（大量哈希冲突）退化为 O(n)，但CPython做了开放寻址+探查序列优化，实际极少触发。
- 哈希表初始大小为 8，负载因子超过 2/3 时自动扩容（翻倍）
- 每次扩容需重哈希全部元素，所以批量构建
set比逐个.add()更高效 - 相同哈希值的元素会落在同一“桶”里，再用
__eq__逐个比较判等
去重本质是哈希冲突处理 + 等价判断
set去重不靠遍历比较，而是靠哈希定位 + 精确判等。当你写s = {1, 1, 2}，解释器对每个字面量计算hash(1)，发现已存在同哈希桶且1 == 1为真，就跳过插入。
注意：如果两个对象hash(a) == hash(b)但a != b（哈希碰撞），它们仍会被视为不同元素存入集合；只有当hash相等 且 ==为真时才去重。
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class BadHash:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __hash__(self):
return 1 # 故意全撞到同一个桶
def __eq__(self, other):
return self.x == other.x
<p>s = {BadHash(1), BadHash(1), BadHash(2)}
print(len(s)) # 输出 2 —— 去重生效，靠的是 <strong>eq</strong>，不是 <strong>hash</strong> 单独决定查找操作就是一次哈希定位 + 桶内线性比较
执行x in s时，CPython先算hash(x)，映射到对应桶索引，然后在该桶中遍历已存元素，对每个元素e检查hash(x) == hash(e)且x == e。只要满足两者，立刻返回True。
- 如果
x不可哈希（比如传入list），直接抛TypeError: unhashable type - 如果桶为空或遍历完无匹配，返回
False - 桶内比较次数取决于哈希分布质量，与集合总大小无关——这是 O(1) 的来源
自定义类进set必须同时重写__hash__和__eq__
只重写__eq__会让实例默认继承object.__hash__（基于id），导致逻辑矛盾：两个__eq__为真的对象可能有不同哈希值，从而被当作不同元素存入set；反之只重写__hash__不重__eq__，则所有同哈希对象都被视为相等，破坏语义。
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x, self.y = x, y
def __eq__(self, other):
return isinstance(other, Point) and self.x == other.x and self.y == other.y
def __hash__(self):
return hash((self.x, self.y)) # 元组可哈希，且能反映等价性
<p>p1 = Point(1, 2)
p2 = Point(1, 2)
s = {p1, p2}
print(len(s)) # 输出 1 —— 正确去重漏掉任一方法，set行为就会出错：要么无法去重，要么去重过度，甚至运行时报错。
