我想你想要的是这个:

a.insert(0, x)

我不知道这是否“有效”，但它也有效:

x = [1,2,3,4]
x.insert(0,x.pop())

编辑:再次你好，我刚刚发现这个解决方案的一个大问题! 考虑下面的代码:

class MyClass():
    def __init__(self):
        self.classlist = []

    def shift_classlist(self): # right-shift-operation
        self.classlist.insert(0, self.classlist.pop())

if __name__ == '__main__':
    otherlist = [1,2,3]
    x = MyClass()

    # this is where kind of a magic link is created...
    x.classlist = otherlist

    for ii in xrange(2): # just to do it 2 times
        print '\n\n\nbefore shift:'
        print '     x.classlist =', x.classlist
        print '     otherlist =', otherlist
        x.shift_classlist() 
        print 'after shift:'
        print '     x.classlist =', x.classlist
        print '     otherlist =', otherlist, '<-- SHOULD NOT HAVE BIN CHANGED!'

shift_classlist()方法执行的代码与我的x.insert(0,x.pop())-solution相同，otherlist是一个独立于类的列表。在将otherlist的内容传递给MyClass之后。Classlist列表，调用shift_classlist()也会改变otherlist列表:

控制台输出:

before shift:
     x.classlist = [1, 2, 3]
     otherlist = [1, 2, 3]
after shift:
     x.classlist = [3, 1, 2]
     otherlist = [3, 1, 2] <-- SHOULD NOT HAVE BIN CHANGED!



before shift:
     x.classlist = [3, 1, 2]
     otherlist = [3, 1, 2]
after shift:
     x.classlist = [2, 3, 1]
     otherlist = [2, 3, 1] <-- SHOULD NOT HAVE BIN CHANGED!

我使用Python 2.7。我不知道这是不是一个错误，但我认为更有可能是我误解了这里的一些东西。

有人知道为什么会这样吗?

这也取决于您是想将列表移到合适的位置(改变它)，还是想让函数返回一个新列表。因为，根据我的测试，像这样的东西比你的实现(添加两个列表)至少快20倍:

def shiftInPlace(l, n):
    n = n % len(l)
    head = l[:n]
    l[:n] = []
    l.extend(head)
    return l

事实上，即使在它的顶部添加l = l[:]来操作传入的列表的副本，速度仍然是原来的两倍。

各种实现，在http://gist.github.com/288272上有一些计时

下面是一个高效的算法，不需要使用任何额外的数据结构:

旋转(nums: List[int]， k: int):

    k = k%len(nums)
    l, r = 0, len(nums)-1
    while (l<r):
        nums[l], nums[r]= nums[r], nums[l]
        l,r=l+1,r-1
    
    l,r = 0, k-1
    while (l<r):
        nums[l], nums[r]=nums[r], nums[l]
        l,r=l+1,r-1
        
    l,r=k,len(nums)-1
    while (l<r):
        nums[l], nums[r]=nums[r], nums[l]
        l,r=l+1,r-1

下面的方法是O(n)到位，辅助内存不变:

def rotate(arr, shift):
  pivot = shift % len(arr)
  dst = 0
  src = pivot
  while (dst != src):
    arr[dst], arr[src] = arr[src], arr[dst]
    dst += 1
    src += 1
    if src == len(arr):
      src = pivot
    elif dst == pivot:
      pivot = src

请注意，在python中，这种方法与其他方法相比效率非常低，因为它不能利用任何部分的本机实现。

我也对此感兴趣，并将一些建议的解决方案与perfplot(我的一个小项目)进行了比较。

事实证明凯利·邦迪的建议

tmp = data[shift:]
tmp += data[:shift]

在所有轮班中都表现良好。

从本质上讲，perfplot执行增加大型数组的移位并测量时间。以下是调查结果:

Shift = 1:

Shift = 100:

代码重现情节:

import numpy
import perfplot
import collections


shift = 100


def list_append(data):
    return data[shift:] + data[:shift]


def list_append2(data):
    tmp = data[shift:]
    tmp += data[:shift]
    return tmp


def shift_concatenate(data):
    return numpy.concatenate([data[shift:], data[:shift]])


def roll(data):
    return numpy.roll(data, -shift)


def collections_deque(data):
    items = collections.deque(data)
    items.rotate(-shift)
    return items


def pop_append(data):
    data = data.copy()
    for _ in range(shift):
        data.append(data.pop(0))
    return data


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: numpy.random.rand(n).tolist(),
    kernels=[
        list_append,
        list_append2,
        roll,
        shift_concatenate,
        collections_deque,
        pop_append,
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(7, 20)],
    xlabel="len(data)",
)
b.show()
b.save("shift100.png")