Python集合运算效率高的原因主要包括以下几点：
数据结构优化
集合内部使用哈希表（hash table）作为数据结构，这使得查找、添加和删除操作非常高效。
哈希表允许快速定位元素，因为每个元素通过其哈希值直接映射到表中的位置。
去重能力
由于集合中元素不重复，集合可以高效地删除列表或元组中的重复值。
内置操作优化
Python集合的并集、交集等运算被内部优化，使得这些操作比列表或元组运算更快。
内存使用效率
集合在合并时能够更高效地管理内存分配，尤其是在处理大量数据时。
数据完整性
使用集合可以确保合并后的数据集中不包含重复元素，这对于需要维护数据完整性的场景非常重要。
灵活性与扩展性
集合不仅支持内置类型的合并，还可以与其他可迭代对象（如列表、元组等）进行合并，增加了代码的灵活性和扩展性。
这些特性使得Python集合在处理数据对比、合并、去重等任务时非常高效，尤其适合在需要处理大量数据或需要快速查找、添加和删除元素的场景中使用