列表（list）作为 Python 最常用的数据结构之一，不仅能存储有序数据，还能在推导式、函数参数传递、数据处理等场景中发挥强大作用。

下面介绍一些进阶技巧与常见应用。

一、去重与排序

1、快速去重（不保序）

nums = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]unique = list(set(nums))print(unique)   # [1, 2, 3, 4, 5]（顺序不保证）

2、去重并保序

nums = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]unique_stable = list(dict.fromkeys(nums))print(unique_stable)  # [1, 2, 3, 4, 5]

3、自定义排序

words = ["banana", "apple", "cherry"]words.sort(key=len)   # 按长度排序print(words)   # ['apple', 'banana', 'cherry']

二、列表与函数参数

列表可灵活地与 *args、**kwargs 结合，支持参数解包与动态传参。

1、作为可变参数传递

def add(x, y, z):    return x + y + z
args = [1, 2, 3]print(add(*args))   # 6，列表拆包传参

2、收集不定长参数

def avg(*args):    return sum(args) / len(args)
print(avg(1, 2, 3, 4))   # 2.5，此处 args 是一个元组

3、同时接收必填和不定长参数

def report(title, *items):    print(f"{title}: {items}")
report("Scores", 80, 90, 85)# Scores: (80, 90, 85)

三、列表切片的进阶用法

1、步长切片

nums = list(range(10))print(nums[::2])   # [0, 2, 4, 6, 8]，隔一个取一个

2、反转列表

nums = [1, 2, 3, 4, 5]print(nums[::-1])   # [5, 4, 3, 2, 1]

3、原地替换片段

lst = [1, 2, 3, 4, 5]lst[1:4] = [20, 30]print(lst)   # [1, 20, 30, 5]

四、与内置函数搭配

1、map() + list()：批量转换

words = ["a", "bb", "ccc"]lengths = list(map(len, words))print(lengths)   # [1, 2, 3]

2、filter() + list()：条件筛选

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))print(evens)   # [2, 4, 6]

3、zip() + list()：配对合并

names = ["Alice", "Bob", "Cathy"]scores = [85, 90, 78]pairs = list(zip(names, scores))print(pairs)   # [('Alice', 85), ('Bob', 90), ('Cathy', 78)]

五、列表推平（flatten）

1、嵌套推导式展开二维列表

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]flat = [x for row in matrix for x in row]print(flat)   # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

2、使用 itertools.chain

import itertools
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]flat = list(itertools.chain.from_iterable(matrix))print(flat)   # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

对于大数据量的嵌套列表，itertools.chain 更高效。

六、列表的性能优化技巧

1、列表 vs 集合查找

列表查找复杂度 O(n)，集合平均 O(1)，在需要频繁查找时应考虑集合：

data = list(range(100000))print(99999 in data)   # O(n)，效率低
data_set = set(data)print(99999 in data_set)  # O(1)，效率高

2、避免 += 拼接列表

lst = []for i in range(1000):    lst += [i]   # ❌ 效率低
lst = []for i in range(1000):    lst.append(i)   # ✅ 效率高

3、推导式替代循环

列表推导式在多数场景下更简洁高效：

lst = [i for i in range(1000)]   # 更简洁高效

七、deque：高效双端队列

在需要频繁从列表头部插入/删除时，collections.deque 更高效。

from collections import deque
dq = deque([1, 2, 3])dq.appendleft(0)    # 左端添加dq.append(4)        # 右端添加print(dq)           # deque([0, 1, 2, 3, 4])
dq.popleft()        # 左端删除print(dq)           # deque([1, 2, 3, 4])

deque 在双端操作时复杂度为 O(1)，比 list.insert(0, x) 更优。

📘 小结

去重与排序：set() 去重、dict.fromkeys() 保序、自定义排序

函数参数：支持拆包、收集不定长参数

切片技巧：步长、反转、原地替换

函数式搭配：结合 map、filter、zip

推平技巧：嵌套推导式、itertools.chain

性能优化：选对数据结构，避免低效操作

deque：从列表头部插入/删除