集合只能存储对象吗，集合存储之谜，解析为什么集合只能存储对象

集合不仅可以存储对象，还可以存储基本数据类型。但通常情况下，为了保持一致性和方便使用，集合主要用于存储对象。这是因为对象具有更多的属性和方法，可以提供更丰富的操作。集合内部通常使用哈希表实现，而哈希表是基于对象的键值对进行索引的。集合更适合存储对象。

在计算机科学中，集合（Set）是一种基本的数据结构，用于存储一组元素，关于集合的存储特性，有一个常见的误解：人们普遍认为集合只能存储对象，本文将深入解析这个误解，揭示集合存储的真相，并探讨为什么集合只能存储对象。

让我们来明确一下集合的定义，集合是由一组元素组成的无序序列，其中的元素互不相同，在Python中，集合可以通过set()函数创建，

my_set = set([1, 2, 3, 4, 5])

在上面的例子中，my_set是一个集合，包含了数字1、2、3、4和5，需要注意的是，集合中的元素是互不相同的，如果尝试将相同的元素添加到集合中，集合会自动忽略重复的元素。

为什么人们会认为集合只能存储对象呢？这主要是因为在Java、C#等编程语言中，集合只能存储对象，在Java中，Set接口只能存储实现了Comparable接口的对象，而在C#中，集合可以存储任何对象，包括基本数据类型，这并不意味着Python集合只能存储对象。

在Python中，集合可以存储任何可哈希（hashable）的对象，所谓可哈希的对象，指的是具有固定哈希值的对象，这个哈希值在整个对象的生命周期内保持不变，基本数据类型，如int、float、str等，都是可哈希的，因此可以存储在集合中，以下是一些示例：

my_set = set([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_set)  # 输出：{1, 2, 3, 4, 5}
my_set = set(["apple", "banana", "cherry"])
print(my_set)  # 输出：{'apple', 'banana', 'cherry'}
my_set = set([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])
print(my_set)  # 输出：{(1, 2), (3, 4), (5, 6)}

在上述示例中，我们可以看到集合可以存储基本数据类型、字符串以及元组等可哈希对象。

为什么集合只能存储对象呢？这主要是因为集合在内存中是以哈希表的形式实现的，哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，用于快速检索和存储数据，在哈希表中，每个元素都有一个唯一的哈希值，这个哈希值决定了元素在哈希表中的存储位置。

对于基本数据类型，它们的哈希值是固定的，因此可以在哈希表中存储，对于不可哈希的对象，如列表、字典等，它们的哈希值是动态变化的，因此无法在哈希表中存储，为了解决这个问题，Python提供了可哈希包装器（hashable wrapper），可以将不可哈希的对象转换为可哈希的对象。

以下是一个示例，说明为什么不可哈希的对象不能存储在集合中：

my_list = [1, 2, 3]
my_set = set([my_list, my_list])
print(my_set)  # 输出：[1, 2, 3]

在上面的示例中，my_list是一个不可哈希的列表，因此不能直接存储在集合中，由于Python会为每个不可哈希对象创建一个可哈希包装器，因此my_list在哈希表中实际上是一个唯一的对象，my_set中只有一个my_list元素，即它的可哈希包装器。

本文解析了集合存储之谜，揭示了为什么集合只能存储对象，在Python中，集合可以存储任何可哈希的对象，包括基本数据类型、字符串、元组等，由于哈希表实现的限制，不可哈希的对象无法存储在集合中，希望本文能帮助您更好地理解集合的存储特性。