Python 列表切片的Big-O

假设我有一些Python列表，

my_list

，其中包含N个元素。可以使用

my_list[i_1]

对单个元素进行索引，其中

i_1

是所需元素的索引。但是，Python列表也可以被索引为

my_list[i_1:i_2]

，其中需要从

i_1

到

i_2

的列表“切片”。对大小为N的列表进行切片的大O（最坏情况）表示法是什么

就个人而言，如果我正在编写“切片器”，我会从

I_1

迭代到

I_2

，生成一个新列表并返回它，这意味着O（N），Python就是这样做的吗

谢谢，

得到一个切片就是O（

i_2-i_1

）。这是因为Python对列表的内部表示是一个数组，因此可以从

i_1

开始，然后迭代到

i_2

有关更多信息，请参见Python

---

如果愿意，您还可以查看中的实现。

对于大小为N的列表和大小为M的切片，迭代实际上只是O（M），而不是O（N）。因为M通常是根据

---

它是O（k），其中k是切片大小

我只需要我的_列表[1]，但经常执行，所以看起来它的复杂度会比我的_列表加倍。我的列表大小固定，元素可能会更改值。保持对固定列表切片的引用有多昂贵？更新：我编写了一个自定义iterable类，它迭代我现有的列表，应该没有任何惩罚。