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在Python中，set是一个无序的不重复元素集合。set类型的内存占用主要取决于以下几个因素：
- 元素数量：
set中的元素越多，内存占用越大。 - 元素类型：不同类型的元素具有不同的内存占用。例如，整数、浮点数和字符串等基本类型通常占用较小的内存空间，而列表、字典和自定义对象等复杂类型可能占用较大的内存空间。
- 哈希表大小：为了保持高效的查找、插入和删除操作，
set内部使用哈希表实现。哈希表的大小会影响内存占用。当set中的元素数量增加时，哈希表的大小会自动增长以保持较低的装载因子（load factor），从而提高性能。然而，过大的哈希表可能导致内存浪费。
要获取Python中set的内存占用，可以使用sys.getsizeof()函数。但请注意，这个函数只返回set对象本身的内存占用，而不包括其中元素的内存占用。要计算set及其元素的总内存占用，可以遍历set中的每个元素并递归地计算它们的内存占用。
以下是一个简单的示例，展示了如何计算set及其元素的总内存占用：
import sys def get_total_memory_usage(obj): size = sys.getsizeof(obj) if isinstance(obj, (list, tuple, set)): for elem in obj: size += get_total_memory_usage(elem) elif isinstance(obj, dict): for key, value in obj.items(): size += get_total_memory_usage(key) + get_total_memory_usage(value) elif hasattr(obj, '__dict__'): size += get_total_memory_usage(obj.__dict__) return size my_set = {1, 2, 3, "hello", [4, 5]} memory_usage = get_total_memory_usage(my_set) print(f"Total memory usage of the set: {memory_usage} bytes") 请注意，这个示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要更复杂的内存计算方法。
