对于一个列表X = ['a'， 'b'， 'c'， 'd'， 'e'， 'f']，并且shift值小于列表长度，我们可以如下所示定义函数list_shift()

def list_shift(my_list, shift):
    assert shift < len(my_list)
    return my_list[shift:] + my_list[:shift]

的例子,

list_shift (X, 1)返回(' b ', ' c ', ' d ', ' e ', ' f ', ' '] list_shift (X, 3)返回(' d ', ' e ', ' f ', ' ', ' b ', ' c ']

下面的方法是O(n)到位，辅助内存不变:

def rotate(arr, shift):
  pivot = shift % len(arr)
  dst = 0
  src = pivot
  while (dst != src):
    arr[dst], arr[src] = arr[src], arr[dst]
    dst += 1
    src += 1
    if src == len(arr):
      src = pivot
    elif dst == pivot:
      pivot = src

请注意，在python中，这种方法与其他方法相比效率非常低，因为它不能利用任何部分的本机实现。

对于一个列表X = ['a'， 'b'， 'c'， 'd'， 'e'， 'f']，并且shift值小于列表长度，我们可以如下所示定义函数list_shift()

def list_shift(my_list, shift):
    assert shift < len(my_list)
    return my_list[shift:] + my_list[:shift]

的例子,

list_shift (X, 1)返回(' b ', ' c ', ' d ', ' e ', ' f ', ' '] list_shift (X, 3)返回(' d ', ' e ', ' f ', ' ', ' b ', ' c ']

def solution(A, K):
    if len(A) == 0:
        return A

    K = K % len(A)

    return A[-K:] + A[:-K]

# use case
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
K = 3
print(solution(A, K))

例如，给定

A = [3, 8, 9, 7, 6]
K = 3

函数应该返回[9,7,6,3,8]。进行了三次轮换:

[3, 8, 9, 7, 6] -> [6, 3, 8, 9, 7]
[6, 3, 8, 9, 7] -> [7, 6, 3, 8, 9]
[7, 6, 3, 8, 9] -> [9, 7, 6, 3, 8]

再举一个例子

A = [0, 0, 0]
K = 1

函数应该返回[0,0,0]

鉴于

A = [1, 2, 3, 4]
K = 4

函数应该返回[1,2,3,4]

可能更适合使用ringbuffer。它不是一个列表，尽管出于您的目的，它的行为可能足够像一个列表。

问题是列表上移位的效率是O(n)，这对于足够大的列表来说非常重要。

在环缓冲区中移动只是更新了头的位置也就是O(1)

我一直在寻找解决这个问题的方法。这就解决了O(k)的问题。

def solution(self, list, k):
    r=len(list)-1
    i = 0
    while i<k:
        temp = list[0]
        list[0:r] = list[1:r+1]
        list[r] = temp
        i+=1
    return list