今天列表專題的目錄如下：

列表基礎

• • 1 創建列表

  • 2 訪問元素

  • 3 添加元素

  • 4 刪除元素

  • 5 list 與 in

  • 6 list 與數字

  • 7 列表生成式

• 列表進階

  • 8 其他常用API

  • 9 列表實現棧

  • 10 列表包含自身

  • 11 插入元素性能分析

  • 12 深淺拷貝

  • 13 列表可變性

列表基礎

1 創建列表

列表是一個容器，使用一對中括號[]創建一個列表。

創建一個空列表：

a?=?[]?#?空列表

創建一個含有 5 個整型元素的列表a：

a?=?[3,7,4,2,6]

列表與我們熟知的數組很相似，但又有很大區別。

一般數組內的元素要求同一類型，但是列表內可含有各種不同類型，包括再嵌套列表。

如下，列表a包含三種類型：整形，字符串，浮點型：

如下列表a嵌套兩個列表：

2 訪問元素

列表訪問主要包括兩種：索引和切片。

如下，訪問列表a可通過我們所熟知的正向索引，注意從0開始；

也可通過Python特有的負向索引，

即從列表最后一個元素往前訪問，此時索引依次被標記為-1,-2,...,-5?，注意從-1開始。

除了以上通過索引訪問單個元素方式外，

還有非常像matlab的切片訪問方式，這是一次訪問多個元素的方法。

切片訪問的最基本結構：中間添加一個冒號。

如下切片，能一次實現訪問索引為1到4，不包括4的序列：

In?[1]:?a=[3,7,4,2,6]

In?[2]:?a[1:4]
Out[2]:?[7,?4,?2]

Python支持負索引，能帶來很多便利。比如能很方便的獲取最后三個元素：

In?[1]:?a=[3,7,4,2,6]

In?[3]:?a[-3:]
Out[3]:?[4,?2,?6]

除了使用一個冒號得到連續切片外，

使用兩個冒號獲取帶間隔的序列元素，兩個冒號后的數字就是間隔長度：

In?[1]:?a=[3,7,4,2,6]

In?[7]:?a[::2]?#?得到切片間隔為2
Out[7]:?[3,?4,?6]

其實最全的切片結構：start:stop:interval，如下所示，獲得切片為：索引從1到5間隔為2:

In?[6]:?a=[3,7,4,2,6]

In?[7]:?a[1:5:2]
Out[7]:?[7,?2]

3 添加元素

列表與數組的另一個很大不同，使用數組前，需要知道數組長度，便于從系統中申請內存。

但是，列表卻不需要預先設置元素長度。

它支持任意的動態添加元素，完全不用操心列表長短。

它會隨著數組增加或刪除而動態的調整列表大小。

這與數據結構中的線性表或向量很相似。

添加元素通常有兩類場景。

append一次添加1個元素，insert在指定位置添加元素：

In?[8]:?a=[3,7,4,2,6]
In?[9]:?a.append(1)?#?append默認在列表尾部添加元素
In?[10]:?a
Out[10]:?[3,?7,?4,?2,?6,?1]

In?[11]:?a.insert(2,5)?#?insert?在索引2處添加元素5
In?[12]:?a
Out[12]:?[3,?7,?5,?4,?2,?6,?1]

extend或直接使用+實現一次添加多個元素：

In?[13]:?a.extend([0,10])#?一次就地添加0,10兩個元素
In?[14]:?a
Out[14]:?[3,?7,?5,?4,?2,?6,?1,?0,?10]

In?[15]:?b?=?a+[11,21]?#?+?不是就地添加，而是重新創建一個新的列表
In?[16]:?b
Out[16]:?[3,?7,?5,?4,?2,?6,?1,?0,?10,?11,?21]

這里面有一個重要細節，不知大家平時注意到嗎。

extend?方法實現批量添加元素時未創建一個新的列表，而是直接添加在原列表中，這被稱為in-place，就地。而b=a+list對象實際是創建一個新的列表對象，所以不是就地批量添加元素。

但是，a+=一個列表對象，+=操作符則就會自動調用extend方法進行合并運算。大家注意這些微妙的區別，不同場景選用不同的API，以此高效節省內存。

4 刪除元素

刪除元素的方法有三種：remove,pop,del.

remove直接刪除元素，若被刪除元素在列表內重復出現多次，則只刪除第一次：

In?[17]:?a=[1,2,3,2,4,2]
In?[18]:?a.remove(2)
In?[19]:?a
Out[19]:?[1,?3,?2,?4,?2]

pop方法若不帶參數默認刪除列表最后一個元素；若帶參數則刪除此參數代表的索引處的元素：

In[19]:?a?=?[1,?3,?2,?4,?2]
In?[20]:?a.pop()?#?刪除最后一個元素
Out[20]:?2
In?[21]:?a
Out[21]:?[1,?3,?2,?4]

In?[22]:?a.pop(1)?#?刪除索引等于1的元素
Out[22]:?3
In?[23]:?a
Out[23]:?[1,?2,?4]

del與pop相似，刪除指定索引處的元素：

In?[24]:?a?=?[1,?2,?4]
In?[25]:?del?a[1:]?#?刪除索引1到最后的切片序列
In?[26]:?a
Out[26]:?[1]

5 list 與 in

列表是可迭代的，除了使用類似c語言的索引遍歷外，還支持for item in alist這種直接遍歷元素的方法：

In?[28]:?a?=?[3,7,4,2,6]
In?[29]:?for?item?in?a:
????...:?????print(item)
3
7
4
2
6

in?與可迭代容器的結合，還用于判斷某個元素是否屬于此列表：

In?[28]:?a?=?[3,7,4,2,6]
In?[30]:?4?in?a
Out[30]:?True

In?[31]:?5?in?a
Out[31]:?False

6 list 與數字

內置的list與數字結合，實現元素的復制，如下所示：

In?[32]:?['Hi!']?*?4
Out[32]:?['Hi!',?'Hi!',?'Hi!',?'Hi!']

表面上這種操作太方便，實際確實也很方便，比如我想快速打印20個-，只需下面一行代碼：

In?[33]:?'-'*20
Out[33]:?'--------------------'

使用列表與數字相乘構建二維列表，然后第一個元素賦值為[1,2]，第二個元素賦值為[3,4]，第三個元素為[5]?：

In?[34]:?a?=?[[]]?*?3
In?[35]:?a[0]=[1,2]
In?[36]:?a[1]=[3,4]
In?[37]:?a[2]=[5]
In?[38]:?a
Out[38]:?[[1,?2],?[3,?4],?[5]]

7 列表生成式

列表生成式是創建列表的一個方法，它與使用append等API創建列表相比，書寫更加簡潔。

使用列表生成式創建1到50的所有奇數列表：

a=[i?for?i?in?range(50)?if?i&1]

列表進階

8 其他常用API

除了上面提到的方法外，列表封裝的其他方法還包括如下：

clear,index,count,sort,reverse,copy

clear?用于清空列表內的所有元素index?用于查找里面某個元素的索引:

In?[4]:?a=[1,3,7]

In?[5]:?a.index(7)
Out[5]:?2

count?用于統計某元素的出現次數：

In?[6]:?a=[1,2,3,2,2,5]

In?[7]:?a.count(2)?#?元素2出現3次
Out[7]:?3

sort?用于元素排序，其中參數key定制排序規則。如下列表，其元素為元祖，根據元祖的第二個值由小到大排序：

In?[8]:?a=[(3,1),(4,1),(1,3),(5,4),(9,-10)]

In?[9]:?a.sort(key=lambda?x:x[1])

In?[10]:?a
Out[10]:?[(9,?-10),?(3,?1),?(4,?1),?(1,?3),?(5,?4)]

reverse?完成列表反轉：

In?[15]:?a=[1,3,-2]

In?[16]:?a.reverse()

In?[17]:?a
Out[17]:?[-2,?3,?1]

copy?方法在下面講深淺拷貝時會詳細展開。

9 列表實現棧

列表封裝的這些方法，實現棧這個常用的數據結構比較容易。棧是一種只能在列表一端進出的特殊列表，pop方法正好完美實現：

In?[23]:?stack=[1,3,5]

In?[24]:?stack.append(0)?#?push元素0到尾端，不需要指定索引

In?[25]:?stack
Out[25]:?[1,?3,?5,?0]

In?[26]:?stack.pop()?#?pop元素，不需指定索引，此時移出尾端元素
Out[26]:?0

In?[27]:?stack
Out[27]:?[1,?3,?5]

由此可見Python的列表當做棧用，完全沒有問題，push 和 pop 操作的時間復雜度都為 O(1)

但是使用列表模擬隊列就不那么高效了，需要借助Python的collections模塊中的雙端隊列deque實現。

10 列表包含自身

列表的賦值操作，有一個非常有意思的問題，大家不妨耐心看一下。

In?[1]:?a=[1,3,5]

In?[2]:?a[1]=a??#?列表內元素指向自身

這樣相當于創建了一個引用自身的結構。

打印結果顯示是這樣的：

In?[3]:?a
Out[3]:?[1,?[...],?5]

中間省略號表示無限循環，這種賦值操作導致無限循環，這是為什么？下面分析下原因。

執行?a = [1,3,5]?的時候，Python 做的事情是首先創建一個列表對象 [1, 3, 5]，然后給它貼上名為a的標簽。

執行?a[1] = a?的時候，Python 做的事情則是把列表對象的第二個元素指向a所引用的列表對象本身。

執行完畢后，a標簽還是指向原來的那個對象，只不過那個對象的結構發生了變化。

從之前的列表 [1,3,5] 變成了 [1,[...], 5]，而這個[...]則是指向原來對象本身的一個引用。

如下圖所示：

可以看到形成一個環路：a[1]--->中間元素--->a[1]，所以導致無限循環。

11 插入元素性能分析

與常規數組需要預先指定長度不同，Python 中list不需要指定容器長度，允許我們隨意的添加刪除元素。

但是這種便捷性也會帶來一定副作用，就是插入元素的時間復雜度為O(n)，而不是O(1)，因為insert會導致依次移動插入位置后的所有元素。

為了加深對插入元素的理解，特意把cpython實現insert元素的操作源碼拿出來。

可以清楚看到insert元素時，插入位置處的元素都會后移一個位置，因此插入元素的時間復雜為O(n)，所以凡是涉及頻繁插入刪除元素的操作，都不太適合用list.

static?intins1(PyListObject?*self,?Py_ssize_t?where,?PyObject?*v){
????assert((size_t)n?+?1?????if?(list_resize(self,?n+1)?0)
????????return?-1;

????if?(where?0)?{
????????where?+=?n;
????????if?(where?0)
????????????where?=?0;
????}
????if?(where?>?n)
????????where?=?n;
????items?=?self->ob_item;
????//依次移動插入位置后的所有元素
????//?O(n)?時間復雜度
????for?(i?=?n;?--i?>=?where;?)?
????????items[i+1]?=?items[i];
????Py_INCREF(v);
????items[where]?=?v;
????return?0;
}

12 深淺拷貝

list 封裝的copy?方法實現對列表的淺拷貝，淺拷貝只拷貝一層，具體拿例子說：

In?[38]:?c?=[1,3,5]

In?[39]:?cc?=?c.copy()

c和cc分別指向一片不同內存，示意圖如下：

這樣修改cc的第一個元素，原來c不受影響：

In?[40]:?cc[0]=10?#?修改cc第一個元素

In?[41]:?cc
Out[41]:?[10,?3,?5]

In?[42]:?c?#?原來?c?不受影響
Out[42]:?[1,?3,?5]

但是，如果內嵌一層列表，再使用copy時只拷貝一層：

In?[32]:?a=[[1,3],[4,2]]

In?[33]:?ac?=?a.copy()

In?[34]:?ac
Out[34]:?[[1,?3],?[4,?2]]

上面的示意圖清晰的反映出這一點，內嵌的列表并沒有實現拷貝。因此再修改內嵌的元素時，原來的列表也會受到影響。

In?[35]:?ac[0][0]=10

In?[36]:?ac
Out[36]:?[[10,?3],?[4,?2]]

In?[37]:?a
Out[37]:?[[10,?3],?[4,?2]]

要想實現深度拷貝，需要使用Python模塊copy中的deepcopy方法。

13 列表可變性

列表是可變的，可變的對象是不可哈希的，不可哈希的對象不能被映射，因此不能被用作字典的鍵。

In?[51]:?a=[1,3]
In?[52]:?d={a:'不能被哈希'}?#會拋出如下異常

#?TypeError:?unhashable?type:?'list'

但是，有時我們確實需要列表對象作為鍵，這怎么辦？

可以將列表轉化為元祖，元祖是可哈希的，所以能作為字典的鍵。

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本文轉載自【公眾號：Python與算法社區】

總結

以上是生活随笔為你收集整理的构建空列表的两种法是_Python 基础3之列表的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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