Python切片非零成本操作，时间复杂度O(k)需复制元素，空间上必创建新对象且内存占用显著，负步长和越界处理还引入额外计算与校验开销。
Python 切片操作看起来轻巧，但背后有明确的时间和空间开销。它不是“零成本”的语法糖，尤其在处理大数据或高频调用时，真实成本会直接影响性能。
时间复杂度：O(k)，k 是切片长度
每次切片都要遍历并复制指定范围的元素。例如：
-
a[100:100000]要拷贝 99900 个元素，耗时与长度线性相关 -
s[5:10]（字符串）看似快，但底层仍需分配新内存、拷贝字符 - 步长不为 1（如
[::2]）不会跳过拷贝——它只是减少拷贝次数，但每次仍要取值、存入新对象
空间成本：必然创建新对象，内存占用不可忽略
切片总是返回新对象，原序列不变：
- 列表切片是浅拷贝：新列表对象 + 原元素引用（若元素是可变对象，不复制其内容）
- 字符串切片虽经 CPython 优化（延迟拷贝），但一旦参与拼接、编码、正则匹配等操作，立即触发完整内存分配
- 对百万级列表
big = list(range(10**6))执行big[:]，内存占用几乎翻倍
负步长与边界处理：隐含逻辑开销
像 a[::-1] 或 a[8:2:-1] 看似简洁，但解释器需额外计算实际起止索引：
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- 自动将
a[::-1]映射为a[-1:-len(a)-1:-1] - 越界索引（如
a[100:200]对长度为 10 的列表）不报错，但需运行时校验并截断——这增加常数级判断开销 - start > end 且 step > 0 时，直接返回空序列；而 start
替代方案：何时该避开切片
当性能敏感时，可考虑更轻量的替代方式：
- 只读遍历大序列？用
itertools.islice(iterable, start, stop, step)—— 返回迭代器，O(1) 内存，惰性求值 - 频繁提取固定位置子串？改用
str.partition()或re.search()定位后再切，避免盲目截取 - 需多次访问同一长字符串的不同片段？先用
memoryview(bytearray(s, 'utf-8'))（仅限 bytes/bytearray）获得零拷贝视图 - 拼接多个切片？用
''.join([s[i:j] for ...])，而非反复result += s[i:j]（后者是 O(n²)）
