python中有一些运算符不是经常会用到，例如&还有|，但是这些运算符在很多场合却能显示奇效。这篇文章让我们一起来看看python中的位运算和集合运算，然后看看实际应用中两个非常巧妙的使用场景。
位运算只适用于整数，将对应的二进制数逐位进行计算，其规则如下
符号含义&与运算，都为1返回1，否则返回0|或运算，都为0返回0，否则返回1^异或运算，不同为1，相同为0~取反，1变0，0变1<<左移>>右移前三种是两个整数之间进行运算，后三种是单个整数进行运算
需要注意的是，python中的整数是带符号的，最高位为0代表正数，1表示负数，正数在内存中是原码保存，而负数在内存中是以补码形式保存。补码就是符号位不变，其余所有位取反然后再加1。
看一个简单例子，60的二进制表示为00111100，13的二进制表示为00001101
a=60 b=13 >>> a&b # 00001100 12 >>> a|b # 00111101 61 >>> a^b # 00110001 49 >>> ~a # 11000011 ~a相当于-x-1 -61 >>> a<<2 # 11110000 240 >>> a>>2 # 00001111 15python中的集合set用的不如字典和列表那么多，set用大括号来表示，里面不会有重复的元素
>>> a={'a','a','b','c',1,1,2,2,3,4} >>> a {1, 2, 'c', 3, 4, 'a', 'b'}同时set也支持集合的交集，并集，差集的运算
符号含义&交集|并集-set1-set2求set1中出现 >>> a={1,2,3,4} >>> b={3,4,5,6} >>> a&b {3, 4} >>> a|b {1, 2, 3, 4, 5, 6} >>> a-b {1, 2} >>> b-a {5, 6}同时还有一些函数方法可以使用
>>> {1,2}.issubset(a) # 判断是否为子集 True >>> {1,5}.issubset(a) False >>> a.intersection(b) # 交集 {3, 4} >>> a.union(b) # 并集 {1, 2, 3, 4, 5, 6} >>> a.difference(b) # 差集 {1, 2}下面来看看实际应用中如何来巧妙使用这两种运算。
力扣第136题《只出现一次的数字》原题如下：
给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 说明： 你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗？这道题就可以非常方便用位运算来解决
class Solution: def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int: if len(nums)==1: return nums[0] else: result=reduce(lambda m,n: m^n, nums) return result首先这里定义一个lambda函数用来取异或，然后利用reduce方法对nums列表执行操作。两个相同的元素异或为0，而任何元素与0异或都会元素本身，并且异或操作满足交换率和结合律。像这样子解答的时间复杂度为O(n)，而空间复杂度为O(1)。
python3中的reduce函数需要通过from functools import reduce来导入，否则会报错
最近在做一个CMDB的项目，其中涉及到资产数据的增删改查，这个时候利用集合就可以非常方便。
以硬盘数据为例，例如数据库内有槽位1，3，4的数据，新上报的有槽位1，2，4的数据，这时候就可以做类似下面的操作
>>> old_slots = {1,3,4} >>> new_slots = {1,2,3} >>> slots_to_update = old_slots&new_slots # 需要更新的槽位 >>> slots_to_add = new_slots-old_slots # 需要新添加的槽位 >>> slots_to_remove = old_slots-new_slots # 需要删除的槽位 >>> slots_to_update {1, 3} >>> slots_to_add {2} >>> slots_to_remove {4}我是T型人小付，一位坚持终身学习的互联网从业者。喜欢我的博客欢迎在csdn上关注我，如果有问题欢迎在底下的评论区交流，谢谢。
