資料結構之列表

在基礎資料結構中，列表作為最為基礎的乙個資料結構進行體現，在乙個程式中決定效率的關鍵核心因素就是資料結構和資料演算法，二者共同決定*時間複雜度的型別，因此萬丈高樓平地起，就從最基礎的列表操作和分析其時間複雜度開始

方法1：列表賦值

lis =

方法2 ：列表疊加

列表疊加要注意，疊加的是可迭代物件-新增列表中的元素

-就地修改

list.extend()

-新增**可迭代物件**如，range()或

-就地修改

list.insert(index, object)

-新增列表中的元素

-就地修改

list.remove(value)

-列表從左到右匹配到的第乙個值刪除

-就地修改

list.pop(index)

-列表刪除具體索引到的某乙個值

-就地修改

list.reverse()

-列表進行翻轉

-就地修改

list.+

-列表與列表之間進行疊加

-生成新列表

根據**結果測試，

**如下：

#!/bin/python3

#-*- coding: utf-8 -*-
import datetime
start1 = datetime.datetime.now()
deft1
():    lis = 
for i in range(1,10001):
return lis
print(t1())
deltat1 =(datetime.datetime.now() - start1).total_seconds()
#test time about list + list
start2 = datetime.datetime.now()
deft2
():    lis = 
for i in range(1,10001):
lis += [i]
return lis
print(t2())
deltat2 =(datetime.datetime.now() - start2).total_seconds()
#test time about list comprehensions
start3 = datetime.datetime.now()
deft3
():lis = [i for i in range(1,10001)]
return lis
print(t3())
deltat3 =(datetime.datetime.now() - start3).total_seconds()
#test time about list() function
start4 = datetime.datetime.now()
deft4
():    lis = list(range(1,10001))
return lis
print(t4())
deltat4 =(datetime.datetime.now() - start4).total_seconds()
#test time about list.extend
start5 = datetime.datetime.now()
deft5
():    lis = 
for i in range(1,10001):
lis.extend([i])
return lis
print(t5())
deltat5 =(datetime.datetime.now() - start5).total_seconds()
#test 對比尾部追究和頭部追加的效率
start6 = datetime.datetime.now()
deft6
():    lis = 
for i in range(1,1000001):
print(t6())
deltat6 =(datetime.datetime.now() - start6).total_seconds()
start7 = datetime.datetime.now()
deft7
():    lis = 
for i in range(1,1000001):
lis.insert(0,i)
print(t7())
deltat7 =(datetime.datetime.now() - start7).total_seconds()
#print time
print('list.+ list time : {}'.format(deltat2))
print('list.compre time : {}'.format(deltat3))
print('list.list() time : {}'.format(deltat4))
print('list.extend time : {}'.format(deltat5))
print('對比尾部追加和頭部追加元素的效率')
print('list.尾部追加 time : {}'.format(deltat6))
print('list.頭部追加 time : {}'.format(deltat7))

list.+ list

time : 0.003997

list.compre time : 0.002984

list.list() time : 0.004476

list.extend time : 0.004189

對比尾部追加和頭部追加元素的效率

list.尾部追加 time : 0.083354

list.頭部追加 time : 274.047424

在列表的操作中列表生成器和列表疊加效率相對較好，若在列表中新增某些元素，從列表後進行追加比列表頭進行插入效率相對較好

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