Python列表(List)深度解析

列表(List)是Python中最基础且强大的数据结构之一，但它的底层实现和特性远比表面看起来复杂。本文将深入探讨列表的各个方面。

1. 列表基础特性

1.1 可变序列类型

lst = [1, 2, 3]
lst[1] = 20  # 可变性

1.2 异构容器

mixed = [1, "hello", 3.14, [1, 2]]  # 可以包含不同类型

2. 底层实现原理

Python列表实际上是动态数组的实现，其关键特性：

• 动态扩容：当空间不足时，会按照约1.125倍(具体实现可能不同)进行扩容
• 连续内存：元素在内存中是连续存储的(存储的是对象引用而非对象本身)
• 预留空间：分配的空间通常比实际使用的多，以减少频繁扩容

import sys
lst = []
for i in range(10):
    print(f"长度: {len(lst):2d}, 实际分配大小: {sys.getsizeof(lst)}字节")
    lst.append(i)

3. 时间复杂度分析

操作	时间复杂度	说明
索引/取值	O(1)	直接计算内存偏移
追加(append)	平均O(1)	可能触发扩容
插入(insert)	O(n)	需要移动元素
删除(del/pop)	O(n)	需要移动元素
包含判断(in)	O(n)	需要遍历
切片	O(k)	k是切片大小

4. 列表推导式 vs 循环创建

# 列表推导式(更快，更Pythonic)
squares = [x**2 for x in range(10)]

# 等效循环
squares = []
for x in range(10):
    squares.append(x**2)

列表推导式：

1. 在字节码层面更高效
2. 有专门的优化处理
3. 可读性更强(对于简单转换)

5. 浅拷贝与深拷贝

import copy

original = [[1, 2], [3, 4]]
shallow = original.copy()      # 浅拷贝
deep = copy.deepcopy(original) # 深拷贝

original[0][0] = 99
print(shallow)  # [[99, 2], [3, 4]] - 内部列表被共享
print(deep)     # [[1, 2], [3, 4]]  - 完全独立

6. 列表常用模式

6.1 过滤

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
evens = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

6.2 展平

nested = [[1, 2], [3, 4], [5]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]

6.3 分组

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
grouped = [data[i:i+2] for i in range(0, len(data), 2)]

7. 性能优化技巧

1. 预分配空间：当知道大小时

lst = [None] * 1000  # 预分配

2. 使用生成器表达式处理大数据

sum(x**2 for x in range(1000000))  # 不创建中间列表

3. 避免频繁中间插入：考虑使用collections.deque

8. 与其他序列类型比较

特性	list	tuple	array.array	numpy.ndarray
可变性	✓	✗	✓	✓
异构元素	✓	✓	✗	✗
内存效率	低	低	高	高
数值计算	慢	慢	中等	快

9. 高级用法

9.1 自定义排序

users = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}]
users.sort(key=lambda x: x['age'], reverse=True)

9.2 列表作为栈和队列

# 栈
stack = []
stack.append(1)  # push
stack.pop()      # pop

# 队列(效率不高)
queue = []
queue.append(1)  # enqueue
queue.pop(0)     # dequeue (O(n)操作)

10. 常见陷阱

1. 可变默认参数

def bad_func(value, lst=[]):  # 同一个列表会被重复使用
    lst.append(value)
    return lst

2. 循环中修改列表

# 危险!
lst = [1, 2, 3, 4]
for i, x in enumerate(lst):
    if x % 2 == 0:
        del lst[i]  # 会跳过元素或越界

3. 浅拷贝问题

a = [[]] * 3
a[0].append(1)  # 所有子列表都会被修改

列表是Python的核心数据结构，理解其底层实现和特性对于编写高效Python代码至关重要。