在python中旋转列表的有效方法

Question

在python中旋转列表的最有效方法是什么？ 现在我有这样的事情：

>>> 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？

Answer 1

collections.deque被优化用于在两端拉和推。 他们甚至有一个专用的rotate()方法。

from collections import deque
items = deque([1, 2])
items.append(3)        # deque == [1, 2, 3]
items.rotate(1)        # The deque is now: [3, 1, 2]
items.rotate(-1)       # Returns deque to original state: [1, 2, 3]
item = items.popleft() # deque == [2, 3]

Answer 2

只使用pop(0)怎么样？

list.pop([i])

删除列表中给定位置的项目，并将其返回。 如果未指定索引， a.pop()将删除并返回列表中的最后一项。 （方法签名中i周围的方括号表示该参数是可选的，而不是您应该在该位置键入方括号。您将在 Python 库参考中经常看到这种表示法。）

Answer 3

Numpy 可以使用roll命令执行此操作：

>>> import numpy
>>> a=numpy.arange(1,10) #Generate some data
>>> numpy.roll(a,1)
array([9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
>>> numpy.roll(a,-1)
array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1])
>>> numpy.roll(a,5)
array([5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4])
>>> numpy.roll(a,9)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Answer 4

这取决于您在执行此操作时想要发生的事情：

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

你可能想改变你的：

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

至：

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

Answer 5

我能想到的最简单的方法：

a.append(a.pop(0))

Answer 6

关于时间的一些说明：

如果您从列表开始， l.append(l.pop(0))是您可以使用的最快方法。 这可以仅用时间复杂度来表示：

• deque.rotate 是O(k) （k=元素数）
• 列表到双端队列的转换是O(n)
• list.append 和 list.pop 都是O(1)

因此，如果您从deque对象开始，您可以deque.rotate()以 O(k) 为代价。 但是，如果起点是一个列表，那么使用deque.rotate()的时间复杂度是 O(n)。 l.append(l.pop(0)在 O(1) 时更快。

只是为了说明，这里有一些 1M 迭代的示例时序：

需要类型转换的方法：

• deque.rotate与 deque 对象： 0.12380790710449219 秒（最快）
• 带类型转换的deque.rotate ： 6.853878974914551 秒
• np.roll与 nparray： 6.0491721630096436 秒
• np.roll类型转换： 27.558452129364014 秒

列出这里提到的方法：

• l.append(l.pop(0)) : 0.32483696937561035 秒（最快）
• “ shiftInPlace ”： 4.819645881652832 秒
• ...

使用的时序代码如下。

---

集合.deque

表明从列表创建双端队列是 O(n)：

from collections import deque
import big_o

def create_deque_from_list(l):
     return deque(l)

best, others = big_o.big_o(create_deque_from_list, lambda n: big_o.datagen.integers(n, -100, 100))
print best

# --> Linear: time = -2.6E-05 + 1.8E-08*n

如果您需要创建双端队列对象：

1M 次迭代 @ 6.853878974914551 秒

setup_deque_rotate_with_create_deque = """
from collections import deque
import random
l = [random.random() for i in range(1000)]
"""

test_deque_rotate_with_create_deque = """
dl = deque(l)
dl.rotate(-1)
"""
timeit.timeit(test_deque_rotate_with_create_deque, setup_deque_rotate_with_create_deque)

如果您已经有双端队列对象：

1M 次迭代 @ 0.12380790710449219 秒

setup_deque_rotate_alone = """
from collections import deque
import random
l = [random.random() for i in range(1000)]
dl = deque(l)
"""

test_deque_rotate_alone= """
dl.rotate(-1)
"""
timeit.timeit(test_deque_rotate_alone, setup_deque_rotate_alone)

np.roll

如果您需要创建 nparrays

1M 次迭代 @ 27.558452129364014 秒

setup_np_roll_with_create_npa = """
import numpy as np
import random
l = [random.random() for i in range(1000)]
"""

test_np_roll_with_create_npa = """
np.roll(l,-1) # implicit conversion of l to np.nparray
"""

如果您已经有 nparray：

1M 次迭代 @ 6.0491721630096436 秒

setup_np_roll_alone = """
import numpy as np
import random
l = [random.random() for i in range(1000)]
npa = np.array(l)
"""

test_roll_alone = """
np.roll(npa,-1)
"""
timeit.timeit(test_roll_alone, setup_np_roll_alone)

“就地转移”

不需要类型转换

1M 次迭代 @ 4.819645881652832 秒

setup_shift_in_place="""
import random
l = [random.random() for i in range(1000)]
def shiftInPlace(l, n):
    n = n % len(l)
    head = l[:n]
    l[:n] = []
    l.extend(head)
    return l
"""

test_shift_in_place="""
shiftInPlace(l,-1)
"""

timeit.timeit(test_shift_in_place, setup_shift_in_place)

l.append(l.pop(0))

不需要类型转换

1M 次迭代 @ 0.32483696937561035

setup_append_pop="""
import random
l = [random.random() for i in range(1000)]
"""

test_append_pop="""
l.append(l.pop(0))
"""
timeit.timeit(test_append_pop, setup_append_pop)

Answer 7

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。

原来凯利邦迪的建议

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

在所有班次中都表现出色。

本质上，perfplot 执行增加大型阵列的转变并测量时间。 结果如下：

shift = 1 ：

shift = 100 ：

---

重现情节的代码：

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")

Answer 8

如果您只想迭代这些元素集而不是构造单独的数据结构，请考虑使用迭代器来构造生成器表达式：

def shift(l,n):
    return itertools.islice(itertools.cycle(l),n,n+len(l))

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

Answer 9

这还取决于您是否要移动列表（改变它），或者您是否希望函数返回一个新列表。 因为，根据我的测试，这样的事情至少比添加两个列表的实现快 20 倍：

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

事实上，即使在其顶部添加l = l[:]以对传入的列表副本进行操作，速度仍然是两倍。

在http://gist.github.com/288272有一些时间的各种实现

Answer 10

对于不可变的实现，您可以使用如下内容：

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)

Answer 11

可能环形缓冲区更合适。 它不是一个列表，尽管它的行为可能足以满足您的目的。

问题在于列表上的移位效率为 O(n)，这对于足够大的列表非常重要。

在环形缓冲区中移动只是更新 O(1) 的头部位置

Answer 12

如果效率是您的目标，（周期？内存？）您最好查看数组模块： http ://docs.python.org/library/array.html

数组没有列表的开销。

就纯粹的列表而言，您所拥有的几乎与您希望做的一样好。

Answer 13

我想你正在寻找这个：

a.insert(0, x)

Answer 14

另一种选择：

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

Answer 15

def solution(A, K):
    if len(A) == 0:
        return A

    K = K % len(A)

    return A[-K:] + A[:-K]

# use case
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
K = 3
print(solution(A, K))

例如，给定

A = [3, 8, 9, 7, 6]
K = 3

该函数应返回[9, 7, 6, 3, 8] 。 进行了三个轮换：

[3, 8, 9, 7, 6] -> [6, 3, 8, 9, 7]
[6, 3, 8, 9, 7] -> [7, 6, 3, 8, 9]
[7, 6, 3, 8, 9] -> [9, 7, 6, 3, 8]

再举一个例子，给定

A = [0, 0, 0]
K = 1

该函数应返回[0, 0, 0]

给定

A = [1, 2, 3, 4]
K = 4

该函数应返回[1, 2, 3, 4]

Answer 16

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：你好，我刚刚发现这个解决方案有一个大问题！ 考虑以下代码：

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() 方法执行与我的 x.insert(0,x.pop()) 解决方案相同的代码，otherlist 是一个独立于类的列表。 将 otherlist 的内容传递给 MyClass.classlist 列表后，调用 shift_classlist() 也会更改 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。 我不知道这是否是一个错误，但我认为我更有可能在这里误解了一些东西。

你们中有人知道为什么会这样吗？

Answer 17

下面的方法是 O(n) 就地用常量辅助内存：

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，与其他方法相比，这种方法效率极低，因为它不能利用任何部分的本机实现。

Answer 18

我有类似的事情。 例如，移动两个...

def Shift(*args):
    return args[len(args)-2:]+args[:len(args)-2]

Answer 19

我认为你有最有效的方法

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

Answer 20

Jon Bentley 在Programming Pearls （第 2 列）中描述了一种优雅且高效的算法，用于将n元素向量x向左旋转i个位置：

让我们将问题视为将数组ab转换为数组ba ，但我们也假设我们有一个函数可以反转数组指定部分中的元素。 从ab开始，我们颠倒a得到a r b ，颠倒b得到a r b r ，然后颠倒整个事情得到(a r b r ) r ，也就是ba 。 这将产生以下旋转代码：

 reverse(0, i-1) reverse(i, n-1) reverse(0, n-1)

这可以翻译成 Python 如下：

def rotate(x, i):
    i %= len(x)
    x[:i] = reversed(x[:i])
    x[i:] = reversed(x[i:])
    x[:] = reversed(x)
    return x

演示：

>>> def rotate(x, i):
...     i %= len(x)
...     x[:i] = reversed(x[:i])
...     x[i:] = reversed(x[i:])
...     x[:] = reversed(x)
...     return x
... 
>>> rotate(list('abcdefgh'), 1)
['b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'a']
>>> rotate(list('abcdefgh'), 3)
['d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'a', 'b', 'c']
>>> rotate(list('abcdefgh'), 8)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
>>> rotate(list('abcdefgh'), 9)
['b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'a']

Answer 21

我一直在寻找解决这个问题的方法。 这解决了 O(k) 中的目的。

def solution(self, list, k):
    r=len(list)-1
    i = 0
    while i<k:
        temp = list[0]
        list[0:r] = list[1:r+1]
        list[r] = temp
        i+=1
    return list

Answer 22

我以这个成本模型作为参考：

http://scripts.mit.edu/~6.006/fall07/wiki/index.php?title=Python_Cost_Model

您对列表进行切片并连接两个子列表的方法是线性时间操作。 我建议使用 pop，这是一个恒定时间操作，例如：

def shift(list, n):
    for i in range(n)
        temp = list.pop()
        list.insert(0, temp)

Answer 23

用例是什么？ 通常，我们实际上并不需要一个完全移位的数组——我们只需要访问移位数组中的少数元素。

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。双端队列旋转命令也是 O(k)。 我们能做得更好吗？

考虑一个非常大的数组（比方说，大到切片它的计算速度会很慢）。 另一种解决方案是不理会原始数组，并简单地计算在某种移位后可能存在于我们所需索引中的项目的索引。

因此访问一个移位的元素变成了 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 

Answer 24

以下函数将已发送列表复制到临时列表，因此 pop 函数不会影响原始列表：

def shift(lst, n, toreverse=False):
    templist = []
    for i in lst: templist.append(i)
    if toreverse:
        for i in range(n):  templist = [templist.pop()]+templist
    else:
        for i in range(n):  templist = templist+[templist.pop(0)]
    return templist

测试：

lst = [1,2,3,4,5]
print("lst=", lst)
print("shift by 1:", shift(lst,1))
print("lst=", lst)
print("shift by 7:", shift(lst,7))
print("lst=", lst)
print("shift by 1 reverse:", shift(lst,1, True))
print("lst=", lst)
print("shift by 7 reverse:", shift(lst,7, True))
print("lst=", lst)

输出：

lst= [1, 2, 3, 4, 5]
shift by 1: [2, 3, 4, 5, 1]
lst= [1, 2, 3, 4, 5]
shift by 7: [3, 4, 5, 1, 2]
lst= [1, 2, 3, 4, 5]
shift by 1 reverse: [5, 1, 2, 3, 4]
lst= [1, 2, 3, 4, 5]
shift by 7 reverse: [4, 5, 1, 2, 3]
lst= [1, 2, 3, 4, 5]

Answer 25

对于列表X = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']和shift小于列表长度的期望移位值，我们可以定义函数list_shift()如下

def list_shift(my_list, shift):
    assert shift < len(my_list)
    return my_list[shift:] + my_list[:shift]

例子，

list_shift(X,1)返回['b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'a'] list_shift(X,3)返回['d', 'e', 'f', 'a', 'b', 'c']

Answer 26

我是“老派”，我将效率定义为最低延迟、处理器时间和内存使用，我们的克星是臃肿的库。 所以只有一种正确的方法：

    def rotatel(nums):
        back = nums.pop(0)
        nums.append(back)
        return nums

Answer 27

下面是一个不需要使用任何额外数据结构的高效算法：

def rotate(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

Answer 28

具有与其他语言中的shift类似的功能：

def shift(l):
    x = l[0]
    del(l[0])
    return x