整理：python架构师
列表是Python中最基本也是最常用的数据结构之一。列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所排在的位置。第一个元素的索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python的列表是一个有序可重复的元素集合，可嵌套、迭代、修改、分片、追加、删除，成员判断。
从数据结构角度看，Python的列表是一个可变长度的顺序存储结构，每一个位置存放的都是对象的指针。
比如，对于这个列表 alist = [1, “a”, [11,22], {“k1”:”v1”}]，其在内存内的存储方式是这样的：
1. 创建方式
创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。列表内的元素，可以是其它任意类型的数据，可多层嵌套列表，元素个数无限制。
>>> lis = [] # 创建一个空列表>>> lis = [1, 2, 3]>>> lis = [1, 'a', [11,22], {'k1':'v1'}]>>> lis = [1, 2, [3, 4, 5]]
2. 访问列表内的元素
列表从0开始为它的每一个元素顺序创建下标索引，直到总长度减一。要访问它的某个元素，以方括号加下标值的方式即可。注意要确保索引不越界，一旦访问的 索引超过范围，会抛出异常。所以，一定要记得最后一个元素的索引是len(list)-1。
>>> lis = ["a", "b", "c"]>>> lis[0]'a'>>> lis[1]'b'>>> lis[2]'c'>>> lis[3]Traceback (most recent call last):File "<pyshell#7>", line 1, in <module>lis[3]IndexError: list index out of range
3. 修改元素的值
直接对元素进行重新赋值。
>>> lis[0]'a'>>> lis[0] = "d">>> lis[0]'d'
4. 删除元素
使用del语句或者remove(),pop()方法删除指定的元素。
>>> lis = ["a", "b", "c"]>>> del lis[0]>>> lis['b', 'c']>>> lis.remove("b")>>> lis['c']>>> lis.pop()'c'>>> lis[]
5. 列表的特殊操作
除了以上的常规操作，列表还有很多有用的其它操作。
| 语句 | 结果 | 描述 |
|---|---|---|
| [1, 2, 3] + [4, 5, 6] | [1, 2, 3, 4, 5, 6] | 组合两个列表 |
| ['Hi!'] * 4 | ['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] | 列表的乘法 |
| 3 in [1, 2, 3] | True | 判断元素是否存在于列表中 |
| for x in [1, 2, 3]: print x, | 1 2 3 | 迭代列表中的每个元素 |
6. 针对列表的常用函数
Python有很多内置函数，可以操作列表。
| 函数 | 作用 |
|---|---|
| len(list) | 返回列表元素个数，也就是获取列表长度 |
| max(list) | 返回列表元素最大值 |
| min(list) | 返回列表元素最小值 |
| list(seq) | 将序列转换为列表 |
让我们看一些例子：
>>> s = [1, 4, 9, 16, 25]>>> len(s)5>>> max(s)25>>> min(s)1>>> s = list((1, "a", "b", 2))>>> s[1, 'a', 'b', 2]>>> max(s) # 不能混合不同类型进行最大最小求值Traceback (most recent call last):File "<pyshell#20>", line 1, in <module>max(s)TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'
这些操作都不会修改列表本身，属于安全操作。max、min在Python3中，不能对不同类型的对象进行大小的比较了。
7. 切片
切片指的是对序列进行截取，选取序列中的某一段。
切片的语法是：list[start:end]
以冒号分割索引，start代表起点索引，end代表结束点索引。省略start表示以0开始，省略end表示到列表的结尾。注意，区间是左闭右开的！也就是说[1:4]会截取列表的索引为1/2/3的3个元素，不会截取索引为4的元素。分片不会修改原有的列表，可以将结果保存到新的变量，因此切片也是一种安全操作，常被用来复制一个列表，例如newlist = lis[:]。
如果提供的是负整数下标，则从列表的最后开始往头部查找。例如-1表示最后一个元素，-3表示倒数第三个元素。
切片过程中还可以设置步长，以第二个冒号分割，例如list[3:9:2]，表示每隔多少距离取一个元素。
下面是一些例子，让你有更清晰的了解。
>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]>>> a[3:6][4, 5, 6]>>> a[:7][1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]>>> a[2:][3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]>>> s = a[:]>>> s[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]>>> a[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]>>> s.remove(4)>>> s[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10]>>> a[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]>>> a[-1]10>>> a[-3]8>>> a[-5:][6, 7, 8, 9, 10]>>> a[::-1][10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]>>> a[1:8:2][2, 4, 6, 8]>>> a[1:8:-2][]>>> a[-8::-2][3, 1]>>> a[-8::2][3, 5, 7, 9]
8. 多维列表（嵌套列表）
列表可以嵌套列表，形成多维列表，形如矩阵。其元素的引用方法是listi[k].....。当然，也可以嵌套别的数据类型。
>>> a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]>>> a[0][1]2>>> a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],{"k1":"v1"}]>>> a[3]["k1"]'v1'
9. 列表的遍历
列表有好几种遍历方式：
a = [1,2,3,4,5,6]---------------------------for i in a: # 遍历每一个元素本身print(i)------------------------------for i in range(len(a)): # 遍历列表的下标，通过下标取值print(i, a[i])--------------------------------x = 9if x in a: # 进行是否属于列表成员的判断。该运算速度非常快。print("True")else:print("False")
10. 列表的内置方法
下图中的方法是列表专有的内置方法，请熟记于心。
| 方法 | 作用 |
|---|---|
| append(obj) | 在列表末尾添加新的对象 |
| count(obj) | 统计某个元素在列表中出现的次数 |
| extend(seq) | 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表） |
| index(obj) | 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置 |
| insert(index, obj) | 将对象插入列表 |
| pop(obj=list[-1]) | 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值 |
| remove(obj) | 移除列表中某个值的第一个匹配项 |
| reverse() | 反向列表中元素 |
| sort([func]) | 对原列表进行排序 |
| copy() | 复制列表 |
| clear() | 清空列表，等于del lis[:] |
注意：其中的类似 append，insert, remove 等方法会修改列表本身，并且没有返回值（严格的说是返回None）。
注意例子中的lis变量，不要写成list了。有些发生错误的地方是错误用法展示，仔细看为什么错了。
>>> lis = ["a", "b", "c", "d"]>>> lis.append("A")>>> lis['a', 'b', 'c', 'd', 'A']>>> lis.count()Traceback (most recent call last):File "<pyshell#3>", line 1, in <module>lis.count()TypeError: count() takes exactly one argument (0 given)>>> lis.count("a")1>>> lis.extend(["a","b"])>>> lis['a', 'b', 'c', 'd', 'A', 'a', 'b']>>> lis.count("a")2>>> lis.index("a")0>>> lis.index("A")4>>> lis.insert(3, "E")>>> lis['a', 'b', 'c', 'E', 'd', 'A', 'a', 'b']>>> s = lis.pop()>>> s'b'>>> lis['a', 'b', 'c', 'E', 'd', 'A', 'a']>>> s = lis.pop(4)>>> s'd'>>> lis['a', 'b', 'c', 'E', 'A', 'a']>>> lis.remove(3)Traceback (most recent call last):File "<pyshell#19>", line 1, in <module>lis.remove(3)ValueError: list.remove(x): x not in list>>> lis.remove("E")>>> lis['a', 'b', 'c', 'A', 'a']>>> lis.reverse()>>> lis['a', 'A', 'c', 'b', 'a']>>> newlis = lis.copy()>>> lis['a', 'A', 'c', 'b', 'a']>>> newlis['a', 'A', 'c', 'b', 'a']>>> newlis.clear()>>> newlis[]>>> lis.sort()>>> lis['A', 'a', 'a', 'b', 'c']
11. 将列表当做堆栈
Python的列表特别适合也很方便作为一个堆栈来使用。堆栈是一种特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。将列表的表头作为栈底，表尾作为栈顶，就形成了一个堆栈。用列表的append()方法可以把一个元素添加到堆栈顶部（实际上就是在列表的尾部添加一个元素）。用不指定索引的pop()方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来（也就是从列表尾部弹出一个元素）。例如：
>>> stack = [3, 4, 5]>>> stack.append(6)>>> stack.append(7)>>> stack[3, 4, 5, 6, 7]>>> stack.pop()7>>> stack[3, 4, 5, 6]>>> stack.pop()6>>> stack.pop()5>>> stack[3, 4]
列表在内存内部是顺序存储结构的，所以在其尾部的添加和删除动作，也就是append和pop方法的效率非常高，具备随机存取速度，也就是O(1)的时间复杂度，因此用作堆栈是再合适不过了。
12. 将列表当作队列
也可以把列表当做队列用。队列是一种先进先出的数据结构。但是用Python的列表做队列的效率并不高。因为，虽然在列表的最后添加或者弹出元素速度很快，但在列头部弹出第一个元素的速度却不快（因为所有其他的元素都得跟着一个一个地往左移动一位）。通常我们使用queue.Queue作为单向队列，使用collections.deque作为双向队列。
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