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在Python編程中，set 函數本身并不直接提供對稱差集（symmetric difference）運算的方法。對稱差集是指兩個集合中不重復的元素組成的集合。Python中的set對象提供了symmetric_difference方法來實現這一運算。
下面是一個使用symmetric_difference方法的例子：
set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}
symmetric_diff = set1.symmetric_difference(set2)
print(symmetric_diff) # 輸出：{1, 2, 5, 6}
在這個例子中，set1和set2的對稱差集是 {1, 2, 5, 6}，因為這些元素只在一個集合中出現。
關于優化，Python的set對象在底層使用哈希表實現，因此對稱差集運算的時間復雜度是O(min(len(set1), len(set2)))。這意味著當集合較小時，運算速度會更快。此外，由于集合是無序的，所以輸出的對稱差集元素的順序可能與示例中的不同，但這不會影響集合的內容。
如果你需要對大量數據進行對稱差集運算，并且關心性能，可以考慮以下優化策略：
multiprocessing模塊可以幫助你實現這一點。需要注意的是，對于一般的用途，Python的set對象和symmetric_difference方法已經足夠高效且易于使用。在進行優化之前，最好先了解你的具體需求和數據特性。
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