Python列表切片的空间复杂度

Question

我很难理解Python列表切片的空间复杂性。

对于

Thread

是为切片分配了新空间（就像在String中那样，因为它们是不可变的）还是在同一数组上完成了操作？

对于类似的东西

arr[2:] = arr[2:][::-1]

ans = [i+1 for i in range(n)]

空间复杂度是多少？它会与ans是字符串（例如for i in range(k): ans[i:] = ans[i:][::-1] 之类的字符串）不同还是相同？

Answer 1

简而言之，每个列表切片操作都涉及复制相关对象引用（而不是对象本身）。

在您的示例中：

• arr[2:]复制从索引2开始存储在arr中的对象引用，并将它们放入未命名的新列表中（我将其称为L1）。
• [::-1]复制L1中的对象引用，并将它们以相反的顺序放置到未命名的新列表中（我将其称为L2）。 / li>
• arr[2:] = ...将arr中存储的对象引用替换为L2中存储的对象引用。

值得注意的是，这些都不是可以保证的。这就是CPython当前所做的。

一些相关功能是：

• list_slice-简单切片（无步幅）
• list_subscript-下标，公司。扩展切片（带步幅）
• list_ass_slice-简单的切片分配（无步幅）
• list_ass_subscript-下标分配公司。使用扩展切片

看看list的实现：https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/listobject.c

有一些有趣的花絮，例如code that protects against a[::-1] = a。

Answer 2

Python严格遵守可能的副作用。就语言而言，就地执行您的任何操作都是不正确。

您的操作

 arr[2:] = arr[2:][::-1]

是三个单独的切片操作：

• arr[2:]从arr的所有元素（但前两个）创建一个新列表。
• ...[::-1]根据...的所有元素创建一个新的反向列表。
• arr[2:] = ...用arr替换了...的所有元素（但前两个）。

每个切片操作基本上等于原始O（n）复制操作。由于仅复制引用，因此元素的大小或类型无关紧要。

在您完整的示例中，在O（k）循环中这相当于三个O（n）切片操作：

ans = [i+1 for i in range(n)]   # O(n)
for i in range(k):              # O(k)
    ans[i:] = ans[i:][::-1]     # O(n)

总的来说，时间复杂度为O（nk）。空间复杂度仅为O（n），因为临时切片可立即回收。您基本上可以得到初始列表以及一些临时副本。

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与ans是字符串（例如ans = '12345...n'）一样还是不同？

操作的复杂性不会改变-它们仍然是相同的原始操作。

实际上，CPython实现会欺骗某些对象。例如，+=是inplace mutation for strings with refcount 1，即使字符串是不可变的。但是，这不适用于您的分片使用。

通常，在Python中依靠内置的优化是一个坏主意。

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如果您担心空间不足，请从编写精益代码开始。例如，ans[i:][::-1]应该只是ans[i::-1]。仅此一项就将所需的临时空间减少了一半。