Python列表掌握关键在于理解内存行为、操作边界和误用场景：append()原地O(1)优于+拼接的O(n)；pop(0)为O(n)，高频删头应选deque；切片赋值是“删+插”组合；列表推导式中if过滤与if-else选择语法位置不同。
标题里的“第522讲”是干扰项，Python 列表没有编号课程体系，也没有所谓“官方系统学习路线”。列表是基础数据结构，掌握它不靠追讲数，而在于理解内存行为、操作边界和常见误用场景。
为什么 list.append() 比 list = list + [x] 快得多？
因为 append() 是原地修改，时间复杂度 O(1)；而 + 每次都新建列表对象，需复制全部元素，时间复杂度 O(n)。循环中用后者会导致平方级耗时。
- 错误写法：
result = [] for x in data: result = result + [x] # 每轮都复制整个 result - 正确写法：
result = [] for x in data: result.append(x) # 原地追加，均摊 O(1) - 注意：
append()只加一个元素；要加多个用extend()，不是append([a,b])（那会嵌套成列表）
list.pop() 默认弹出末尾，但指定索引时性能断崖下跌
Python 列表底层是动态数组，pop() 不带参数时直接删末尾，O(1)；但 pop(0) 或 pop(k) 需要把索引 k 后所有元素前移，最坏 O(n)。
- 高频删开头？改用
collections.deque，popleft()是 O(1) - 需要随机访问 + 频繁中间删插？考虑是否真该用列表——也许
dict或二分查找 +bisect更合适 -
del my_list[0]和my_list.pop(0)性能表现一致，都是 O(n)
切片赋值不是替换，而是“删除+插入”的组合动作
my_list[1:3] = [99, 88] 看似简单，实际先删掉索引 1~2 的元素（含头不含尾），再把右侧列表逐个插入原位置。长度可变，且右侧可以是任意可迭代对象。
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- 清空中间段：
my_list[2:5] = []→ 等价于del my_list[2:5] - 插入不删除：
my_list[3:3] = ['x', 'y']→ 在索引 3 处插入（空切片） - 右侧为生成器也合法：
my_list[0:0] = range(3)，但会立即展开消耗内存 - 别写
my_list[:] = some_generator来“清空并填充”，若生成器耗时长或失败，列表已空无法回退
列表推导式里用 if 和用 if-else 语法位置完全不同
过滤用 [x for x in seq if condition]；条件选择用 [a if cond else b for x in seq]。混用或错位会报 SyntaxError 或逻辑错误。
- 想筛出偶数：
[x for x in nums if x % 2 == 0]✔️ - 想把偶数变 0、奇数变 1：
[0 if x % 2 == 0 else 1 for x in nums]✔️ - 错误写法：
[x if x % 2 == 0 for x in nums]→ 缺少else，SyntaxError - 更隐蔽的坑：
[x for x in nums if x > 0 else 0]→ 语法非法，if过滤不能跟else
真正卡住人的从来不是“会不会写列表”，而是当程序变慢、内存暴涨、结果错位时，能否立刻意识到：是不是在循环里拼接列表？是不是在头部反复 pop(0)？是不是切片赋值误删了数据？这些点不靠听课次数，靠每次报错后翻一眼 id(my_list) 和 sys.getsizeof()。
