Эффективный способ повернуть список в Python

Какой самый эффективный способ повернуть список в Python? Прямо сейчас у меня есть что-то вроде этого:

>>> 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]

Есть ли способ лучше?

А collections.dequeоптимизирован для тяги и толкания на обоих концах. У них даже есть специальный rotate()метод.

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]

Как насчет просто использовать pop(0)?

list.pop([i])

Удалите элемент в указанной позиции в списке и верните его. Если индекс не указан, a.pop()удаляет и возвращает последний элемент в списке. (Квадратные скобки iв сигнатуре метода означают, что параметр является необязательным, а не то, что вы должны вводить квадратные скобки в этой позиции. Вы часто будете видеть эту запись в Справочнике по библиотеке Python.)

Numpy может сделать это с помощью rollкоманды:

>>> 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])

Это зависит от того, что вы хотите, чтобы произошло, когда вы делаете это:

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

Вы можете изменить свой:

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

чтобы:

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

Самый простой способ, которым я могу придумать:

a.append(a.pop(0))

Если вы просто хотите перебирать эти наборы элементов, а не создавать отдельную структуру данных, рассмотрите возможность использования итераторов для создания выражения генератора:

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

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

Это также зависит от того, хотите ли вы сместить список на месте (изменить его) или хотите, чтобы функция возвращала новый список. Потому что, согласно моим тестам, что-то вроде этого как минимум в двадцать раз быстрее, чем ваша реализация, которая добавляет два списка:

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

На самом деле, даже добавление a l = l[:]к вершине этого для работы с копией переданного списка все равно в два раза быстрее.

Различные реализации с некоторым временем на http://gist.github.com/288272

Несколько замечаний по срокам:

Если вы начинаете со списка, l.append(l.pop(0))это самый быстрый способ, который вы можете использовать. Это может быть показано только со сложностью времени:

• deque.rotate - O (k) (k = количество элементов)
• преобразование списка в деку - O (n)
• list.append и list.pop оба O (1)

Так что, если вы начинаете с dequeобъектов, вы можете deque.rotate()за счет O (k). Но, если отправной точкой является список, временная сложность использования deque.rotate()составляет O (n). l.append(l.pop(0)быстрее в O (1).

Просто для иллюстрации, вот несколько примеров времени на 1M итераций:

Методы, которые требуют преобразования типов:

• deque.rotateс объектом deque: 0.12380790710449219 секунд (самый быстрый)
• deque.rotateс преобразованием типов: 6,853878974914551 секунд
• np.rollс nparray: 6.0491721630096436 секунд
• np.rollс преобразованием типов: 27,558452129364014 секунд

Перечислите методы, упомянутые здесь:

• l.append(l.pop(0)): 0,32483696937561035 секунд (самый быстрый)
• " shiftInPlace": 4,819645881652832 секунд
• ...

Временной код используется ниже.

collections.deque

Показывает, что создание заявок из списков - это 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

Если вам нужно создать объекты deque:

1M итераций @ 6,853878974914551 секунд

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)

Если у вас уже есть объекты deque:

1M итераций @ 0.12380790710449219 секунд

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

Если вам нужно создать nparrays

1M итераций @ 27,558452129364014 секунд

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
"""

Если у вас уже есть nparrays:

1M итераций @ 6.0491721630096436 секунд

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)

«Сдвиг на место»

Не требует преобразования типа

1M итераций @ 4.819645881652832 секунд

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))

Не требует преобразования типа

1M итераций @ 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)

Я также заинтересовался этим и сравнил некоторые из предложенных решений с perfplot ( мой маленький проект).

Оказывается, что

for _ in range(n):
    data.append(data.pop(0))

является на сегодняшний день самым быстрым способом для малых сдвигов n.

Для больших n,

data[n:] + data[:n]

не плохо

По сути, perfplot выполняет сдвиг для увеличения больших массивов и измеряет время. Вот результаты:

shift = 1:

shift = 100:

Код для воспроизведения сюжета:

import numpy
import perfplot
import collections


shift = 100


def list_append(data):
    return data[shift:] + data[:shift]


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):
    for _ in range(shift):
        data.append(data.pop(0))
    return data


perfplot.save(
    "shift100.png",
    setup=lambda n: numpy.random.rand(n).tolist(),
    kernels=[list_append, roll, shift_concatenate, collections_deque, pop_append],
    n_range=[2 ** k for k in range(7, 20)],
    logx=True,
    logy=True,
    xlabel="len(data)",
)

Возможно, кольцевой буфер больше подходит. Это не список, хотя вполне вероятно, что он может вести себя достаточно как список для ваших целей.

Проблема в том, что эффективность изменения списка составляет O (n), что становится значительным для достаточно больших списков.

Сдвиг в кольцевом буфере - это просто обновление местоположения головы, которое равно O (1)

Для неизменной реализации вы можете использовать что-то вроде этого:

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)

Если ваша цель - эффективность (циклы? Память?), Вам может быть лучше взглянуть на модуль массива: http://docs.python.org/library/array.html

Массивы не имеют накладных расходов списков.

Что касается чистых списков, то, что у вас есть, настолько хорошо, насколько вы можете надеяться сделать.

Я думаю, что вы ищете это:

a.insert(0, x)

Другая альтернатива:

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

Я принимаю эту модель стоимости в качестве ссылки:

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

Ваш метод нарезки списка и объединения двух подсписков - это операции с линейным временем. Я бы предложил использовать pop, который является операцией постоянного времени, например:

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

Я не знаю, является ли это «эффективным», но это также работает:

x = [1,2,3,4]
x.insert(0,x.pop())

РЕДАКТИРОВАТЬ: Привет еще раз, я только что нашел большую проблему с этим решением! Рассмотрим следующий код:

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!'

Метод shift_classlist () выполняет тот же код, что и мой x.insert (0, x.pop ()) - решение, otherlist - это список, независимый от класса. После передачи содержимого otherlist в список MyClass.classlist вызов функции shift_classlist () также изменяет список других списков:

КОНСОЛЬНЫЙ ВЫХОД:

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!

Я использую Python 2.7. Я не знаю, является ли это ошибкой, но я думаю, что более вероятно, что я что-то не так понял здесь.

Кто-нибудь из вас знает, почему это происходит?

Следующий метод - это O (n) с постоянной вспомогательной памятью:

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

Обратите внимание, что в python этот подход ужасно неэффективен по сравнению с другими, поскольку он не может использовать преимущества собственных реализаций какой-либо части.

У меня есть похожая вещь. Например, сдвинуться на два ...

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

Я думаю, у вас есть самый эффективный способ

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

Какой вариант использования? Часто нам фактически не нужен полностью сдвинутый массив - нам просто нужно получить доступ к нескольким элементам в сдвинутом массиве.

Получение срезов Python - это время выполнения O (k), где k - это срез, поэтому ротация срезов - это время выполнения N. Команда вращения deque также O (k). Можем ли мы сделать лучше?

Рассмотрим массив, который очень большой (скажем, настолько большой, что его нарезка будет вычислительно медленной). Альтернативным решением было бы оставить исходный массив в покое и просто вычислить индекс элемента, который существовал бы в нашем желаемом индексе после какого-либо сдвига.

Таким образом, доступ к смещенному элементу становится 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 

Следующая функция копирует отправленный список во временный список, чтобы функция pop не влияла на исходный список:

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

Тестирование:

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)

Вывод:

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]

Джон Бентли из « Программирование жемчужин» (столбец 2) описывает элегантный и эффективный алгоритм поворота nвектора -элемента, xоставленного iпозициями:

Давайте рассмотрим проблему как преобразование массива abв массив ba, но давайте также предположим, что у нас есть функция, которая инвертирует элементы в указанной части массива. Начнем с того ab, что мы обращаемся aк получению , возвращаемся к получению , а затем полностью обращаемся к получению , что точно . Это приводит к следующему коду для ротации:arbbarbr(arbr)rba

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

Это может быть переведено на Python следующим образом:

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

Демо-версия:

>>> 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']

Для списка X = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']и желаемого значения сдвига, shift меньшего длины списка , мы можем определить функцию, list_shift()как показано ниже

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

Примеры,

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

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))

Например, учитывая

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

функция должна вернуться [9, 7, 6, 3, 8]. Три поворота были сделаны:

[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]

Для другого примера, приведенного

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

функция должна вернуться [0, 0, 0]

Дано

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

функция должна вернуться [1, 2, 3, 4]

Я искал на месте решение этой проблемы. Это решает цель в O (k).

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

для аналогичной функциональности, как сдвиг в других языках:

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