另一个选择:

def move(arr, n):
    return [arr[(idx-n) % len(arr)] for idx,_ in enumerate(arr)]

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

下面是一个高效的算法，不需要使用任何额外的数据结构:

旋转(nums: List[int]， k: int):

    k = k%len(nums)
    l, r = 0, len(nums)-1
    while (l<r):
        nums[l], nums[r]= nums[r], nums[l]
        l,r=l+1,r-1
    
    l,r = 0, k-1
    while (l<r):
        nums[l], nums[r]=nums[r], nums[l]
        l,r=l+1,r-1
        
    l,r=k,len(nums)-1
    while (l<r):
        nums[l], nums[r]=nums[r], nums[l]
        l,r=l+1,r-1

我能想到的最简单的方法:

a.append(a.pop(0))

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。

Numpy可以使用roll命令做到这一点:

>>> import numpy
>>> a=numpy.arange(1,10) #Generate some data
>>> numpy.roll(a,1)
array([9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
>>> numpy.roll(a,-1)
array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1])
>>> numpy.roll(a,5)
array([5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4])
>>> numpy.roll(a,9)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])