Python 3.6+ 的 set 使用紧凑哈希结构（索引数组+键值数组），内存节省20%～25%，迭代保持插入顺序但非规范保证；add() 因重哈希可能比 append() 慢；difference() 比 - 更灵活；frozenset 不递归冻结元素；hash() 跨进程不一致需 PYTHONHASHSEED=0 或改用 hashlib。
set 的底层不是哈希表数组那么简单，Python 3.6+ 实际用的是「紧凑哈希」（compact hash）结构：一个索引数组 + 一个键值存储数组。这意味着 set 的内存占用比传统哈希表低约 20%～25%，但迭代顺序在 CPython 中是插入顺序 —— 这不是规范保证，而是实现副产品，别依赖它做逻辑判断。
为什么 set.add() 有时比 list.append() 还慢？
当集合接近容量上限时，set.add() 触发重哈希（rehash），需要重新计算所有元素的哈希值、分配新内存、迁移旧数据。而 list.append() 在预留空间内只是 O(1) 内存拷贝。
- 触发重哈希的阈值是「已用槽数 ≥ 总槽数 × 2/3」
- 初始容量为 8，扩容按 × 4 → × 8 → × 16 …… 增长（非线性）
- 若你预先知道大概元素数量（比如处理 10 万条去重 ID），直接初始化：
s = set([None] * 131072) # 预分配约 128K 槽位，再 pop 掉 None
或更稳妥地：s = set(range(100000)) # 占位后清空；s.clear()
set.difference() 和 - 运算符行为不一致？
它们语义相同，但参数类型约束不同：set.difference() 接受任意可迭代对象（list、tuple、生成器），而 - 要求右侧必须是 set 或 frozenset。
- 这个差异常导致
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'set' and 'list' - 安全写法统一用方法：
s.difference(other_iterable)，无需先转set(other_iterable) - 性能上，如果
other_iterable很大且含重复项，显式转set反而更快（因内部查重逻辑更优）
用 frozenset 当字典键时，嵌套不可变性容易被忽略
frozenset 本身不可变，但它不递归冻结其元素。如果元素是 list 或 dict，哪怕包在 frozenset 里，依然会报 TypeError: unhashable type。
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- 错误示例：
frozenset([{1, 2}, [3, 4]]) # ❌ list 和 set 混合，[3,4] 不可哈希 - 正确做法：确保所有嵌套层级都是不可变类型：
frozenset((frozenset({1, 2}), (3, 4))) # ✅ 元组 + frozenset - 调试技巧：用
hash(x)手动测试是否可哈希，不要只看类型名
真正卡住人的往往不是语法，而是「以为自己理解了哈希稳定性，结果发现 hash(str) 在不同 Python 进程中默认不一致」——这会让基于哈希的缓存或分布式集合操作出错。需要强制一致时，得设环境变量 PYTHONHASHSEED=0 或用 hashlib.md5(x.encode()).digest() 替代原生 hash()。
