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深入理解列表与元组 —— Python 序列结构全面解析
一、引言
Python 是一种简洁而强大的编程语言，其中「序列类型」（Sequence Types）是核心数据结构之一。列表（list）和元组（tuple）是最常用的两种序列结构。它们在日常编程、数据分析、Web开发、甚至机器学习场景中都扮演着重要角色。本章将深入解析 Python 的列表和元组，涵盖它们的定义、操作方法、常用算法、使用技巧及性能对比等，帮助读者不仅“能用”，更能“用好”。
二、列表（List）
2.1 列表的定义与基本概念
列表是 Python 中最常用的可变序列，使用中括号 [] 来定义，内部元素可以是任意类型，甚至嵌套其他列表。
my_list = [1, "hello", 3.14, True]
特点：
支持元素重复；
支持索引访问（正向和负向）；
支持切片；
支持动态修改、删除和添加元素；
支持任意类型混合。
2.2 增加元素
Python 提供多种方式添加列表元素：
append(x)：在末尾追加单个元素insert(i, x)：在索引i位置插入元素xextend(iterable)：将其他可迭代对象拆分并追加到当前列表末尾使用
+操作符拼接两个列表
示例：
lst = [1, 2, 3]
lst.append(4) # [1, 2, 3, 4]
lst.insert(1, 'a') # [1, 'a', 2, 3, 4]
lst.extend([5, 6]) # [1, 'a', 2, 3, 4, 5, 6]
2.3 查找元素
in运算符：判断是否存在index(x)：返回首次出现的索引（若不存在则抛异常）切片、for 循环迭代等方式遍历列表
lst = [10, 20, 30]
20 in lst # True
lst.index(30) # 2
2.4 修改元素
通过索引直接修改指定位置的值：
lst = [1, 2, 3]
lst[0] = 100 # [100, 2, 3]
还可通过切片批量修改：
lst[1:] = [200, 300] # [100, 200, 300]
2.5 删除元素
pop([i])：删除并返回索引i的元素，默认删除最后一个remove(x)：删除首次出现的值为x的元素del lst[i]：使用del关键字按索引删除clear()：清空列表
示例：
lst = [1, 2, 3, 2]
lst.pop() # 删除 3
lst.remove(2) # 删除第一个 2
del lst[0] # 删除索引为 0 的元素
lst.clear() # 列表变空
2.6 合并列表
使用
+：创建新列表使用
extend()：原地修改原列表
a = [1, 2]
b = [3, 4]
c = a + b # 不影响 a、b
a.extend(b) # a 变为 [1, 2, 3, 4]
2.7 排序与反转
sort()：原地排序（可传 key 和 reverse）sorted()：返回新排序列表reverse()：原地反转reversed()：返回反转迭代器
lst = [3, 1, 2]
lst.sort() # [1, 2, 3]
sorted(lst) # [1, 2, 3]
lst.reverse() # [3, 2, 1]
三、基于列表的常见算法
3.1 冒泡排序
冒泡排序是一种朴素但易于理解的排序算法：
def bubble_sort(lst):n = len(lst)for i in range(n - 1):for j in range(n - i - 1):if lst[j] > lst[j+1]:lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]
时间复杂度：O(n²)
虽然效率不高，但对学习算法思想很有帮助。现代开发中更多使用 sorted() 或其他更高效算法如 Timsort、快速排序等。
3.2 列表推导式（List Comprehension）
Python 强大的表达式方式之一，可用于快速构建或处理列表。
squares = [x**2 for x in range(10)] # [0, 1, 4, 9, ..., 81]
四、元组（Tuple）
4.1 基础概念
元组是 不可变的序列，使用小括号 () 定义：
t = (1, 2, 3)
与列表的区别：
| 特性 | 列表 list | 元组 tuple |
|---|---|---|
| 可变性 | 可变（mutable） | 不可变（immutable） |
| 表示方式 | [] | () |
| 使用场景 | 临时数据、多变数据结构 | 不变数据结构、作为字典键等 |
即使只有一个元素的元组，也要加逗号：
singleton = (1,) # 正确
not_a_tuple = (1) # 实际是 int
4.2 元组操作
支持索引访问和切片
支持
in运算符支持嵌套、迭代
t = (1, 2, [3, 4])
t[2][0] = 99 # 虽然元组不可变，但其元素若是可变对象仍可变
4.3 应用场景
用于函数返回多个值
用作字典的键
用于集合中元素（可哈希）
五、列表 vs 元组：何时使用？
| 场景 | 推荐结构 |
|---|---|
| 需要频繁修改元素 | 列表 |
| 固定结构，不可变数据（如坐标） | 元组 |
| 作为字典键 | 元组 |
| 占用空间小、性能更好 | 元组（更快，内存更少） |
性能对比（在大量操作中）：
import timeit
print(timeit.timeit('[1, 2, 3, 4, 5]', number=1000000)) # 慢
print(timeit.timeit('(1, 2, 3, 4, 5)', number=1000000)) # 快
六、实际案例与最佳实践
6.1 多变量赋值
x, y = (1, 2)
6.2 函数返回多个值
def get_stats(data):return min(data), max(data)min_val, max_val = get_stats([1, 2, 3])
6.3 排序自定义对象列表
people = [('Tom', 25), ('Jerry', 22)]
people.sort(key=lambda x: x[1]) # 按年龄排序
七、总结
列表和元组是 Python 中最基本、最常用的容器类型；
列表强调灵活性和操作性，适用于动态变化的数据集合；
元组强调结构与稳定性，适用于固定数据结构、函数返回、字典键等场景；
掌握各类操作方法（添加、查找、修改、删除、排序）对日常开发至关重要；
熟悉列表推导式、元组打包/解包等高级语法，有助于写出更简洁、优雅的 Python 代码；
在实际开发中，要根据具体需求选择合适的容器类型，从而写出性能高、结构清晰的代码。