在Python中，list1[::] = list2的空间复杂度是多少？

此代码首先迭代列表 nums ，更新整数 0、1、2（也分别称为红色、白色和蓝色）的计数。 nums 保证只有整数 0、1 和/或 2。找到计数后，代码使用 [::] ，这是一种就地修改列表的技巧，以排序 nums

    def sortColors(self, nums: List[int]) -> None:
        red = white = blue = 0

        for num in nums:
            match num:
                case 0:
                    red += 1
                case 1:
                    white += 1
                case 2:
                    blue += 1

        # [::] to modify nums in-place - Space O(1)
        nums[::] = ([0] * red) + ([1] * white) + ([2] * blue)

        return nums

我认为 ([0] * red) + ([1] * white) + ([2] * blue) 将在修改 nums 之前进行评估，这意味着该列表必须是在 nums[::] = 可以继续之前创建并存储在内存中。对我来说，这是有道理的，因为在 Python 中， = 的右侧是在变量赋值之前评估的，这使得像 x = x + 1 这样的东西可以工作。因此，根据这种理解，代码中的此时，原始 nums 列表和新列表都将存储在内存中。因为新列表的长度与 nums 相同，所以需要 O(n) 额外空间。

但是，分析工具表示此代码是 O(1) 空间。我唯一能想到的是，调用 nums[::] = 的那一刻，代码忽略了nums原来的内容，将nums就地修改为新列表。

这个O(1)空间怎么样，是我对空间复杂度和变量赋值的理解正确吗？

分析工具是正确的，此代码的空间复杂度为 O(1) 。的理解几乎是正确的，但关键在于 Python 如何处理列表切片及其赋值。

是对的，在 Python 中，赋值运算符 ( = ) 右侧的表达式会在赋值之前求值。因此， ([0] * red) + ([1] * white) + ([2] * blue) 确实会在 nums[::] = ... 发生之前创建 新 列表。

但是，误解了 nums[::] = ... 的工作原理。这不是将 nums 替换为新列表的简单赋值。相反，它 就地 修改了 nums 的内容。

以下是它的工作原理：

1. 切片赋值： nums[::] 是 nums 本身的切片，它表示整个列表。使用切片赋值时，Python 会将右侧的值解释为要放置在切片位置的序列。
2. 就地修改： Python 认识到它可以有效地修改现有列表，而不是创建全新的列表。它遍历右侧的序列（由连接的 [0] * red 、 [1] * white 和 [2] * blue 列表组成），并将这些值直接写入 nums ，从索引 0 开始。
3. 垃圾回收： 连接操作创建的临时列表在分配给 nums[::] 后就不再需要，并由 Python 的垃圾回收器回收。

总之 ，虽然创建了一个新列表来保存排序后的元素，但它是临时的，并且在 nums[::] = ... 完成执行之前被销毁。 nums 的修改是就地完成的，导致 O(1) 的空间复杂度。的代码不会使用与其输入大小成比例的额外空间。

的混淆很常见，理解 Python 如何处理切片赋值及其对空间复杂度的影响至关重要。