Python 切片和负步幅——为什么这些例子明显矛盾？

Question

我在这里阅读了很多关于将切片与负步幅相结合的答案，但以下问题仍然让我感到困惑。在几个地方，我看到下图用于说明切片符号的工作原理(指的是间隙，而不是条目):

 +---+---+---+---+
 | T | e | s | t |
 +---+---+---+---+
 0   1   2   3   4
-4  -3  -2  -1  

这些例子与上图一致:

>>> "Test"[2:]
'st'

>>> "Test"[-2:]
'st'

但是

>>> "Test"[-2::-1]
'seT'

似乎不一致 - 如果从 -2 分隔符开始并向后计数，为什么 s 也包含在返回的字符串中？

Answer 1

因此，您拥有的心智模型仅对正步幅值有用，但在使用负步幅值时无济于事。请改用下图:

  +---+---+---+---+
  | T | e | s | t |
  +---+---+---+---+
    0   1   2   3   4
-5 -4  -3  -2  -1  

标记索引的位置，不是边界。

边界模型很好，但只是为了更容易忘记最终索引不包含在结果值中这一事实。通过仅对索引编号并省略结束索引，您可以看到正步幅和负步幅是如何工作的。

具体细节可以看一下Python计算切片方式的官方文档；来自 sequence type notes (注5):

s[i:j:k]
The slice of s from i to j with step k is defined as the sequence of items with index x = i + n*k such that 0 <= n < (j-i)/k. In other words, the indices are i, i+k, i+2*k, i+3*k and so on, stopping when j is reached (but never including j). If i or j is greater than len(s), use len(s). If i or j are omitted or None, they become “end” values (which end depends on the sign of k). Note, k cannot be zero. If k is None, it is treated like 1.

因此，对于您的负步幅，值变为:

i = len(s) - 2 = 2 
j = None = -1 (end for negative strides, *not* len(s) - 1)
k = -1

哪里j是“结束”，这里是 -1，因为那是你在负步中用完字符串的点。然后索引变为:

x0 = i + 0*k = 2
x1 = i + 1*k = 1
x2 = i + 2*k = 0

给你 3 个索引。