这在功能上是正确的，但就我所知，它的时间复杂度既不是O（1）也不是O（n）。
为什么？为什么？时间复杂度是O（n）的，所以时间复杂度是O（n）的。
如果我们忽略可能发生的事情“在封面下”，它是O（1）的[额外的]空间复杂度。

def rotate(lst, k):
    for _ in range(k):
        lst.insert(0, lst.pop())
    return lst

print(rotate([1,2,3,4,5,6,7], 3))

字符串
如果你不关心额外的空间，你应该能够实现O（1）的时间复杂度：

def rotate(lst, k):
    return lst[-k:] + lst[:k+1]

型

输出（两种情况下）：

[5, 6, 7, 1, 2, 3, 4]

型

你可以使用一个临时变量来保存正在移动的值，并从一个目标位置到另一个目标位置遍历索引（使用模来环绕列表的大小）：

def rotInPlace(A,k):
    v,i = A[0],k
    for _ in A:
        v,A[i] = A[i],v
        i = (i+k)%len(A)

字符串
输出量：

nums = [1,2,3,4,5,6,7]
k = 3

rotInPlace(nums,k)

print(nums)
# [5, 6, 7, 1, 2, 3, 4]

型