Python 中切片操作的迭代效率如何？如果切片不可避免地要复制，是否有替代方案？
我知道对列表进行切片操作的时间复杂度为 O(k)，其中 k 是切片的大小。
x[5 : 5+k] # O(k) copy operation
但是，当遍历列表的一部分时，我发现最简洁(也是最 Pythonic？)的方法(无需求助于索引)是:
for elem in x[5 : 5+k]:
print elem
但是我的直觉是，这仍然会导致子列表的昂贵副本，而不是简单地迭代现有列表。
最佳答案
使用:
for elem in x[5 : 5+k]:
这是 Pythonic 的!在您剖析您的代码并确定这是一个瓶颈之前不要更改它——尽管我怀疑您会发现这是瓶颈的主要来源。
就速度而言，它可能是您的最佳选择:
In [30]: x = range(100)
In [31]: k = 90
In [32]: %timeit x[5:5+k]
1000000 loops, best of 3: 357 ns per loop
In [35]: %timeit list(IT.islice(x, 5, 5+k))
100000 loops, best of 3: 2.42 us per loop
In [36]: %timeit [x[i] for i in xrange(5, 5+k)]
100000 loops, best of 3: 5.71 us per loop
就内存而言，它并没有您想象的那么糟糕。 x[5: 5+k] 是 x 部分的浅副本。因此，即使 x 中的对象很大，x[5: 5+k] 也会创建一个包含 k 个元素的新列表，这些元素引用了相同 x 中的对象。所以你只需要额外的内存来创建一个列表，其中有 k 个对预先存在的对象的引用。这可能不会成为任何内存问题的根源。
关于python - 在 Python 中对 slice 进行高效迭代，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18048698/
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