列表（list）作為 Python 最常用的數據結構之一，不僅能存儲有序數據，還能在推導式、函數參數傳遞、數據處理等場景中發揮強大作用。

下面介紹一些進階技巧與常見應用。

一、去重與排序

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]（順序不保證）

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、自定義排序

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

二、列表與函數參數

列表可靈活地與 *args、**kwargs 結合，支持參數解包與動態傳參。

1、作為可變參數傳遞

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

2、收集不定長參數

def?avg(*args):? ??return?sum(args) /?len(args)
print(avg(1,?2,?3,?4)) ??# 2.5，此處 args 是一個元組

3、同時接收必填和不定長參數

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

三、列表切片的進階用法

1、步長切片

nums =?list(range(10))print(nums[::2]) ??# [0, 2, 4, 6, 8]，隔一個取一個

2、反轉列表

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

3、原地替換片段

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

四、與內置函數搭配

1、map()?+ list()：批量轉換

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

2、filter()?+ list()：條件篩選

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

3、zip()?+ list()：配對合并

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、嵌套推導式展開二維列表

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]

對于大數據量的嵌套列表，itertools.chain 更高效。

六、列表的性能優化技巧

1、列表 vs 集合查找

列表查找復雜度 O(n)，集合平均 O(1)，在需要頻繁查找時應考慮集合：

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、推導式替代循環

列表推導式在多數場景下更簡潔高效：

lst?= [i for i in range(1000)] ??# 更簡潔高效

七、deque：高效雙端隊列

在需要頻繁從列表頭部插入/刪除時，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() ? ? ? ?# 左端刪除print(dq) ? ? ? ? ? # deque([1,?2,?3,?4])

deque 在雙端操作時復雜度為 O(1)，比 list.insert(0, x) 更優。

📘 小結

去重與排序：set() 去重、dict.fromkeys() 保序、自定義排序

函數參數：支持拆包、收集不定長參數

切片技巧：步長、反轉、原地替換

函數式搭配：結合 map、filter、zip

推平技巧：嵌套推導式、itertools.chain

性能優化：選對數據結構，避免低效操作

deque：從列表頭部插入/刪除

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