Python set（集合）的底层数据结构是"哈希表"（Hash Table）。

Python中的set是一种无序且不重复的元素集合。当你创建一个set时，Python使用哈希表这种数据结构来存储和管理set中的元素。哈希表通过哈希函数将元素映射到特定的索引位置，从而实现快速的元素查找、插入和删除操作。

哈希表的工作原理

1. 哈希函数：哈希表使用哈希函数将元素转换为固定长度的哈希值。这个哈希值决定了元素在哈希表中的位置。
2. 索引计算：通过哈希函数计算得到的哈希值，结合哈希表的大小，计算出元素应该存储的索引位置。
3. 冲突解决：如果不同的元素计算得到相同的索引位置，就会发生哈希冲突。Python的哈希表使用开放地址法中的线性探测法来解决冲突。

哈希表的实现细节

1. 哈希函数设计：Python的哈希函数需要满足以下条件：
   • 一致性：相同的元素应该计算得到相同的哈希值。
   • 高效性：哈希函数应该能够快速计算出哈希值。
   • 均匀性：哈希函数应该能够将元素均匀地分布到哈希表的各个位置，以减少哈希冲突的发生。
2. 哈希表大小：Python的哈希表大小通常是2的幂次方，这样可以利用位运算来快速计算索引位置。
3. 负载因子：负载因子是哈希表中元素个数与哈希表大小的比值。当负载因子过大时，哈希冲突会增加，从而影响哈希表的性能。Python的哈希表会根据负载因子的大小自动调整哈希表的大小，以保持较好的性能。

总结

Python set的底层数据结构是哈希表，它通过哈希函数将元素映射到特定的索引位置，从而实现快速的元素查找、插入和删除操作。哈希表的设计和实现细节对set的性能有着重要的影响。了解这些底层原理，可以帮助我们更好地理解和使用Python的set。