在Python中，set是一個無序的不重復元素集合。set類型的內存占用主要取決于以下幾個因素：

1. 元素數量：set中的元素越多，內存占用越大。
2. 元素類型：不同類型的元素具有不同的內存占用。例如，整數、浮點數和字符串等基本類型通常占用較小的內存空間，而列表、字典和自定義對象等復雜類型可能占用較大的內存空間。
3. 哈希表大小：為了保持高效的查找、插入和刪除操作，set內部使用哈希表實現。哈希表的大小會影響內存占用。當set中的元素數量增加時，哈希表的大小會自動增長以保持較低的裝載因子（load factor），從而提高性能。然而，過大的哈希表可能導致內存浪費。

要獲取Python中set的內存占用，可以使用sys.getsizeof()函數。但請注意，這個函數只返回set對象本身的內存占用，而不包括其中元素的內存占用。要計算set及其元素的總內存占用，可以遍歷set中的每個元素并遞歸地計算它們的內存占用。

以下是一個簡單的示例，展示了如何計算set及其元素的總內存占用：

import sys

def get_total_memory_usage(obj):
    size = sys.getsizeof(obj)
    
    if isinstance(obj, (list, tuple, set)):
        for elem in obj:
            size += get_total_memory_usage(elem)
    elif isinstance(obj, dict):
        for key, value in obj.items():
            size += get_total_memory_usage(key) + get_total_memory_usage(value)
    elif hasattr(obj, '__dict__'):
        size += get_total_memory_usage(obj.__dict__)
    
    return size

my_set = {1, 2, 3, "hello", [4, 5]}
memory_usage = get_total_memory_usage(my_set)
print(f"Total memory usage of the set: {memory_usage} bytes")

請注意，這個示例僅用于演示目的，實際應用中可能需要更復雜的內存計算方法。