setcontains方法
集合（Set）是一种常用的数据结构，它用于存储一组不重复的元素，不同于列表（List）或数组（Array）等数据结构，集合中的元素是无序的，不能通过索引访问。集合在计算机科学中有着广泛的应用，例如用于去重、快速查等场景。集合的基本操作包括添加元素、删除元素、判断元素是否存在等，其中最常用的判断方法就是contains方法。
contains方法用于判断集合中是否包含一些元素。它的返回值通常是一个布尔值，表示是否存在该元素。contains方法的实现原理可以根据具体的集合数据结构来确定，下面分别介绍了几种常见的集合数据结构及其contains方法的实现。
1.数组
在使用数组实现集合时，可以使用循环遍历数组中的每个元素，逐个进行比较，判断集合中是否包含目标元素。这种方法的时间复杂度是O(n)，其中n是集合的大小。
2.链表
使用链表实现集合时，可以使用循环遍历链表中的每个节点，逐个比较节点的值，判断集合中是否包含目标元素。这种方法的时间复杂度同样是O(n)，其中n是集合的大小。
3.哈希表
使用哈希表实现集合时，contains方法的实现较为复杂。哈希表是一种通过哈希函数将键映射到存储位置的数据结构，对于每个元素，通过哈希函数计算其哈希值，将其放入对应的存储位置中。当判断集合中是否包含目标元素时，首先计算目标元素的哈希值，然后根据哈希值到对应的存储位置，最后在该位置的元素链表中查目标元素。如果到了目标元素，则返回true，否则返回false。哈希表的contains方法的时间复杂度是O(1)，即平均情况下的时间复杂度是常数级的。
4.平衡二叉树
使用平衡二叉树（BST）实现集合时，通过比较集合中的元素和目标元素的大小，递归地在左子树或右子树中查目标元素。如果到了目标元素，则返回true，否则返回false。BST的contains方法的时间复杂度是O(log n)，其中n是集合的大小。由于BST始终保持平衡，所以其时间复杂度相对较低。
总结起来，在常用的集合实现中，哈希表和平衡二叉树是效率最高的，contains方法的时间复杂度分别是O(1)和O(log n)。而数组和链表的contains方法的时间复杂度是O(n)，效率较低。因此，在实际应用中，如果需要频繁地进行contains操作，建议选择哈希表或平衡二叉树来实现集合。
equals()方法
需要注意的是，正确实现contains方法时需要考虑元素的比较方式。对于基本数据类型，可以直接通过比较值来判断是否相等。对于自定义类型，通常需要重写equals方法，以便可以按照自定义的方式比较元素的相等性。
除了contains方法之外，集合还提供了其他常用的方法，如add方法用于添加元素，remove方法用于删除元素等。这些方法的实现与contains方法类似，都需要考虑具体的集合实现方式。通过合理地使用集合的方法，可以更高效地操作和管理数据，提高程序的执行效率。

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