在python中旋转列表最有效的方法是什么? 现在我有这样的东西:

>>> def rotate(l, n):
...     return l[n:] + l[:n]
... 
>>> l = [1,2,3,4]
>>> rotate(l,1)
[2, 3, 4, 1]
>>> rotate(l,2)
[3, 4, 1, 2]
>>> rotate(l,0)
[1, 2, 3, 4]
>>> rotate(l,-1)
[4, 1, 2, 3]

有没有更好的办法?


当前回答

这取决于你这样做的时候想要发生什么:

>>> shift([1,2,3], 14)

你可能想要改变你的:

def shift(seq, n):
    return seq[n:]+seq[:n]

to:

def shift(seq, n):
    n = n % len(seq)
    return seq[n:] + seq[:n]

其他回答

对于一个不可变的实现,你可以使用这样的东西:

def shift(seq, n):
    shifted_seq = []
    for i in range(len(seq)):
        shifted_seq.append(seq[(i-n) % len(seq)])
    return shifted_seq

print shift([1, 2, 3, 4], 1)

可能更适合使用ringbuffer。它不是一个列表,尽管出于您的目的,它的行为可能足够像一个列表。

问题是列表上移位的效率是O(n),这对于足够大的列表来说非常重要。

在环缓冲区中移动只是更新了头的位置也就是O(1)

另一个选择:

def move(arr, n):
    return [arr[(idx-n) % len(arr)] for idx,_ in enumerate(arr)]

我认为你有最有效的方法

def shift(l,n):
    n = n % len(l)  
    return l[-U:] + l[:-U]

用例是什么?通常,我们并不需要完全移位的数组——我们只需要访问移位数组中的少量元素。

获取Python切片是运行时O(k),其中k是切片,因此切片旋转是运行时n。deque旋转命令也是O(k)。我们能做得更好吗?

考虑一个非常大的数组(比方说,大到切片的计算速度很慢)。另一种解决方案是保留原始数组,并简单地计算在某种移位后存在于我们所期望的索引中的项的索引。

访问移位的元素就变成了O(1)。

def get_shifted_element(original_list, shift_to_left, index_in_shifted):
    # back calculate the original index by reversing the left shift
    idx_original = (index_in_shifted + shift_to_left) % len(original_list)
    return original_list[idx_original]

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

print get_shifted_element(my_list, 1, 2) ----> outputs 4

print get_shifted_element(my_list, -2, 3) -----> outputs 2