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    上一篇笔记介绍了Python中的数，这篇笔记接下来介绍列表。

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    Python 列表是用于存储多种数据的有序集合。列表是 Python 中最常用的数据结构之一，具有灵活性和强大的功能。本文将从列表的概念、创建方式、常用操作、其他操作方法、性能与优化和应用场景几个方面对列表进行展开介绍。

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一．什么是 Python 列表？

    在 Python 中，列表（List）是一种有序、可变、可以包含任意数据类型元素的数据结构。列表使用方括号”[ ]”来表示，元素之间使用逗号” ,” 分隔。列表是非常常用的数据类型，可以存储多个元素，允许重复元素，并且支持增删改查元素的操作。

    列表的特点可总结如下：

• 有序：列表中的元素有特定的顺序。

• 可变：列表中的元素可以改变（添加、删除、修改）。

• 数据类型任意：可以包含任意数据类型元素。

• 允许重复：列表可以包含重复的元素。

二．列表的创建

    在 Python 中，可以通过以下几种方式创建列表：

• 空列表：

直接用方括号创建空列表：

empty_list = []
print(type(empty_list))

    输出：

• 包含元素的列表：

    要创建一个包含元素的列表，可以直接在方括号中放置元素：

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(type(fruits))

输出：

• 创建多维列表

    可以通过列表嵌套的方式创建多维数组或矩阵，例如创建二维数组。

matrix = [
 [1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]
]
print(type(matrix))

输出：

• 使用 list()函数：

    以用list函数将其他类型的数据变成列表。

test = list("abcde") # ['a', 'b','c', 'd', 'e']
print(test)
print(type(test))

    输出：

三． 列表的基本操作

1.访问元素

    可以通过索引来访问列表中的元素，可以进行正向索引和反向索引，索引从 0 开始，负索引从 -1 开始表示从后往前。比如访问上述创建的fruits列表。

print(fruits[0])  # 输出 'apple'
print(fruits[-1]) # 输出 'cherry'

    输出：

2.修改元素

    通过索引可以修改列表中的元素，例如对上述创建的列表进行修改：

fruits[1] = 'grape'
print(fruits[1])

    输出：

    即将第二个元素改为'grape'。

3.添加元素：

• 使用 append() 方法：在列表末尾添加一个元素。

fruits.append("orange")
print(fruits)

    输出：

• 使用insert() 方法：在指定位置插入元素。

fruits.insert(1, "banana")

    输出：

4.删除元素：

• 使用 del 语句：删除指定索引的元素或整个列表。比如删除fruits列表中的第一个元素：

del fruits[0]
print(fruits)

输出：

或者删除上述的test列表：

del test # 删除整个列表

• 使用 pop() 方法：删除指定位置的元素（默认删除最后一个元素），并返回该元素。

last_fruit = fruits.pop()
print(fruits)
print(last_fruit)

    输出：

• 使用 remove() 方法：删除列表中首次出现的指定元素。比如继续对fruits列表进行操作：

fruits.append("banana") #使列表有两个banana元素
fruits.remove("banana") #只删除首个出现的banana元素
print(fruits)

    输出：

5.列表切片：

    通过切片操作可以获取部分列表，即提取列表的子列表，例如fruits[1:3] 返回第2个（包括第2个）到第4个元素（不包括第4个）的子列表。

fruits.append("apple")
sub_fruits = fruits[1:3]
print(fruits)
print(sub_fruits)

    输出：

四． 其他操作

1.len()：获取列表的长度（元素的数量）。

print(len(fruits)) # 输出 4

2.sort()：对列表中的元素进行排序。

fruits.sort() # 按字母顺序排序
print(fruits)

    输出：

3.reverse()：将列表中的元素反转。

fruits.reverse() # 反转列表
print(fruits)

    输出：

4.extend()：将一个列表的所有元素添加到另一个列表中。

more_fruits = ["pear","peach"]
fruits.extend(more_fruits)
print(fruits)

输出：

5.index()：返回指定元素的索引，如果元素不存在则抛出异常。

index = fruits.index("cherry")
print(index)

    输出：

    若所给的参数不在列表中：

index = fruits.index("watermelon")
print(index)

    抛出异常：

6.count()：返回列表中指定元素的出现次数。

count = fruits.count("apple")
print(count)

    输出：

7.copy()：返回列表的浅拷贝。

fruits_copy = fruits.copy()
print(fruits_copy)

    输出：

8.clear()：清空列表中的所有元素。

fruits_copy.clear()
print(fruits_copy)

    输出：

9.遍历

    在 Python 中，列表是可迭代对象，可以通过不同的方式进行遍历，访问列表中的每个元素。以下是几种常见的列表遍历方法：

• 使用 for 循环直接遍历

    通过 for 循环可以遍历列表中的每个元素，示例代码如下：

for fruit in fruits:
  print(fruit)

    以上代码会依次输出列表 fruits 中的每个水果：

• 使用索引遍历

    可以通过索引来遍历列表元素，示例代码如下：

for i in range(len(fruits)):
  print(fruits[i])

    这段代码将逐个输出 fruits 列表中的每个元素，通过索引控制访问顺序。

• 使用enumerate() 函数遍历

    enumerate() 函数可以同时获得元素的索引值和元素值，示例代码如下：

for n, fruit in enumerate(fruits):
  print(n, fruit)

    这段代码将输出每个水果以及它们在列表中的索引值：

• 使用 while 循环遍历

    通过 while 循环也可以遍历列表，示例代码如下：

n = 0
while n < len(fruits):
  print(fruits[n])
  n+=1

    这段代码会依次输出列表中的每个元素，直到列表遍历完毕。

• 使用列表推导式

    使用列表推导式可以将遍历和处理结合在一起，生成新的列表，示例代码如下：

upper_fruits = [fruit.upper() for fruit in fruits]
print(upper_fruits)

    这段代码将把 fruits 列表中的水果名称转换为大写形式，生成一个新列表：

    以上是几种常见的 Python 列表遍历方法，可以根据实际需求和习惯选择合适的遍历方式来操作列表。

五. 列表的性能与优化

1. 列表的底层实现

    Python 的列表是一种动态数组（dynamic array）。这意味着在需要扩展列表时，Python 会分配额外的内存空间，以减少频繁分配内存的开销。因此，列表的操作性能取决于这些底层实现机制。

    列表会进行动态调整大小，当列表的容量不足以容纳新元素时，Python 会自动扩展列表的容量。这种扩展策略减少了由于频繁调整大小带来的性能开销。

2. 时间复杂度

    不同的列表操作具有不同的时间复杂度：

• 访问元素（通过索引）:     O(1)

    由于列表底层是数组，访问特定位置的元素是常数时间操作。

• 追加元素（append）: 平均 O(1)

    在大多数情况下，append 操作是常数时间的，因为它只需在列表末尾添加元素。只有在扩展列表大小时，才需要额外的时间。

• 插入/删除元素（insert, del, remove）: O(n)

    在列表的任意位置插入或删除元素需要移动其他元素，因此时间复杂度为 O(n)。

• 遍历: O(n)

    遍历整个列表的时间复杂度为 O(n)，因为每个元素都需要被访问一次。

• 列表切片: O(k)

  其中 k 是切片长度。生成列表切片的时间复杂度取决于切片的大小。

3. 性能优化策略

a. 避免频繁插入/删除操作

    由于插入和删除操作的时间复杂度为 O(n)，在列表头部或中间插入或删除元素时，尽量减少这些操作的频率。

    优化建议：如果需要频繁在头部或中间进行插入/删除操作，考虑使用 collections.deque，它对两端的插入和删除操作进行了优化。

from collections import deque
​
my_deque = deque([1, 2, 3])
my_deque.appendleft(0) # O(1) 操作
print(my_deque)
my_deque.popleft() # O(1) 操作
print(my_deque)

    输出：

b. 预分配内存

    如果你能够预估列表的最终大小，可以提前创建一个具有固定大小的列表，以避免动态调整大小带来的性能开销。

    优化建议：创建一个固定大小的列表，然后逐步填充它。

n = 1000
my_list = [None] * n # 预分配内存
for i in range(n):
my_list[i] = i * 2

c. 使用列表推导式

    列表推导式在构建列表时比使用循环更高效，尤其是在需要对列表进行某些计算或过滤时。

    优化建议：使用列表推导式来代替循环。

# 使用列表推导式
squares_1 = [x**2 for x in range(10)]
# 等效的循环方法（性能稍差）
squares_2 = []
for x in range(10):
  squares_2.append(x**2)

d. 批量处理数据

    如果你需要对列表进行多次相似的操作（如多个添加或删除操作），尝试将它们合并为一次操作，从而减少 Python 内存管理的开销。

    优化建议：使用 extend方法来一次性添加多个元素，而不是逐一使用 append。

# 一次性添加多个元素
my_list.extend([4, 5, 6])
# 逐一添加
my_list.append(4)
my_list.append(5)
my_list.append(6)

e. 避免使用嵌套列表

    在某些情况下，嵌套列表（例如二维列表）的操作可能会增加代码的复杂性和执行时间。对于大型数据集，考虑使用 NumPy 等库进行优化。

    优化建议：对于数值计算，使用 NumPy 数组代替嵌套列表，因为 NumPy 对数组操作进行了高度优化。

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]])

f. 使用生成器代替列表

    当只需要一次性迭代大量数据而不需要存储它们时，使用生成器可以节省内存。

    优化建议：使用生成器表达式代替列表推导式。

# 生成器表达式（节省内存）
gen = (x**2 for x in range(1000))
# 列表推导式（占用内存）
lst = [x**2 for x in range(1000)]

六. 列表的应用场景

    Python 列表在实际应用中有很多具体的场景，能够帮助解决各种实际问题。以下是一些常见的 Python 列表在实际项目中的应用场景：

1． 数据存储

    在数据分析和处理任务中，列表常用于收集和存储一组相关数据，例如学生名单、商品清单、传感器读取的数据等。或者在从数据库中检索数据时，通常会将结果存储在列表中，以便后续处理或展示。在网络爬虫和数据抓取中，列表可以用于存储从网页提取的数据，如链接、文本、图片地址等。

2． 批量数据处理

    列表可以用于存储批量数据，并在之后统一进行处理。由于列表可以用来存储和操作各种类型的数据，例如数字、字符串、对象等，并且提供了丰富的方法用于筛选和过滤数据。所以其可以帮助组织和处理数据集，进行排序、过滤、追加等操作。这在数据清理、转换和分析时提供了很大的方便。

3.用户输入管理

    列表可以用于管理用户输入的数据，比如一组选项、答案等。通过添加、删除、修改列表元素，可以更灵活地管理用户数据。

4.文件读写

    列表可以将文件中的数据读取到内存中，或将数据写入文件。列表可以用来存储字符串分割后的单词、句子或文本文件的行等内容，进行文本分析和处理，提取关键信息等。

5.多维数组或矩阵操作

    在科学计算和图像处理领域，列表可以用于表示矩阵或多维数组。

6.实现基本算法

    列表常用于实现基本算法，如排序、查找、筛选等。

    示例：实现冒泡排序。

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:    
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
​
sorted_list = bubble_sort([64, 34, 25, 12, 22, 11, 90])
print(sorted_list)

    输出：

[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

7.数据结构实现

    列表是一种动态数组，可以用来实现各种数据结构，如堆栈、队列、链表等。通过利用列表的灵活性和操作方法来快速创建自定义数据结构。比如列表可以用来实现简单的队列（先进先出）和栈（后进先出）数据结构。在任务调度或并行处理时，列表可以用来管理任务队列。

8. 图形化显示

    在图形用户界面(GUI)编程中，列表可以用来管理和显示各种控件或选项。例如，用列表来展示菜单选项、文件列表、搜索结果等内容。

    Python 列表是一个功能强大且灵活的数据结构，适用于存储和处理各种类型的数据。通过掌握列表的基本操作和方法，可以在编程中有效地管理和操作数据。以上是关于 Python 列表的学习笔记，希望对各位的学习有所帮助！

    最后，如果本篇笔记对大家有帮助，欢迎关注！