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# Python的list列表举例分析
Python中的`list`(列表)是最基础且灵活的数据结构之一,它允许存储有序、可变的元素集合。本文将通过具体示例分析列表的特性、常见操作及使用场景。
## 一、列表的基本特性
### 1. 定义与初始化
列表用方括号`[]`表示,元素间用逗号分隔:
```python
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] # 字符串列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 整数列表
mixed = [1, "hello", 3.14, True] # 混合类型列表
列表内容可动态修改:
fruits[1] = "blueberry" # 修改第二个元素
print(fruits) # 输出: ["apple", "blueberry", "cherry"]
append()
fruits.append("orange") # 列表变为["apple", "blueberry", "cherry", "orange"]
insert()
fruits.insert(1, "mango") # 在索引1处插入
remove()
或pop()
fruits.remove("cherry") # 删除指定值
last = fruits.pop() # 删除并返回最后一个元素
通过[start:end:step]
截取子列表:
nums = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
print(nums[1:4]) # 输出[1, 2, 3]
print(nums[::2]) # 输出[0, 2, 4]
快速生成列表:
squares = [x**2 for x in range(5)] # [0, 1, 4, 9, 16]
# 收集用户输入的数字并计算平均值
inputs = []
while True:
num = input("输入数字(q退出): ")
if num == 'q': break
inputs.append(float(num))
avg = sum(inputs) / len(inputs)
stack = []
stack.append(1) # 入栈
stack.pop() # 出栈
from collections import deque
queue = deque(["a", "b"])
queue.append("c") # 入队
queue.popleft() # 出队
时间复杂度:
替代方案:
collections.deque
numpy.array
Python列表因其简单易用和灵活性,成为处理有序集合的首选工具。通过合理利用切片、推导式等特性,可以显著提升代码效率。但在需要高性能的场景下,建议根据需求选择更专用的数据结构。
关键点回顾:
- 列表是有序、可变的序列
- 支持丰富的增删改查操作
- 推导式能简化代码逻辑
- 注意操作的时间复杂度差异 “`
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