如果你只想遍历这些元素集，而不是构造一个单独的数据结构，可以考虑使用迭代器来构造一个生成器表达式:

def shift(l,n):
    return itertools.islice(itertools.cycle(l),n,n+len(l))

>>> list(shift([1,2,3],1))
[2, 3, 1]

如果你只想遍历这些元素集，而不是构造一个单独的数据结构，可以考虑使用迭代器来构造一个生成器表达式:

def shift(l,n):
    return itertools.islice(itertools.cycle(l),n,n+len(l))

>>> list(shift([1,2,3],1))
[2, 3, 1]

对于一个不可变的实现，你可以使用这样的东西:

def shift(seq, n):
    shifted_seq = []
    for i in range(len(seq)):
        shifted_seq.append(seq[(i-n) % len(seq)])
    return shifted_seq

print shift([1, 2, 3, 4], 1)

如果只使用pop(0)呢?

list.pop([我]) 删除列表中给定位置的项，并返回它。如果 如果没有指定索引，a.pop()将删除并返回中的最后一项 列表中。(方法签名中i周围的方括号 表示参数是可选的，而不是您应该键入square 括号在那个位置。你会经常在 Python库参考。)

我也对此感兴趣，并将一些建议的解决方案与perfplot(我的一个小项目)进行了比较。

事实证明凯利·邦迪的建议

tmp = data[shift:]
tmp += data[:shift]

在所有轮班中都表现良好。

从本质上讲，perfplot执行增加大型数组的移位并测量时间。以下是调查结果:

Shift = 1:

Shift = 100:

代码重现情节:

import numpy
import perfplot
import collections


shift = 100


def list_append(data):
    return data[shift:] + data[:shift]


def list_append2(data):
    tmp = data[shift:]
    tmp += data[:shift]
    return tmp


def shift_concatenate(data):
    return numpy.concatenate([data[shift:], data[:shift]])


def roll(data):
    return numpy.roll(data, -shift)


def collections_deque(data):
    items = collections.deque(data)
    items.rotate(-shift)
    return items


def pop_append(data):
    data = data.copy()
    for _ in range(shift):
        data.append(data.pop(0))
    return data


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: numpy.random.rand(n).tolist(),
    kernels=[
        list_append,
        list_append2,
        roll,
        shift_concatenate,
        collections_deque,
        pop_append,
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(7, 20)],
    xlabel="len(data)",
)
b.show()
b.save("shift100.png")

这也取决于您是想将列表移到合适的位置(改变它)，还是想让函数返回一个新列表。因为，根据我的测试，像这样的东西比你的实现(添加两个列表)至少快20倍:

def shiftInPlace(l, n):
    n = n % len(l)
    head = l[:n]
    l[:n] = []
    l.extend(head)
    return l

事实上，即使在它的顶部添加l = l[:]来操作传入的列表的副本，速度仍然是原来的两倍。

各种实现，在http://gist.github.com/288272上有一些计时