Python遍历列表求指定长度k区间最大和的代码如何优化？

• 原代码采用双层循环逐段求和，时间复杂度为O(nk)，当列表长度和k都较大时运行效率较低
• 存在冗余的临时列表temp和重复求和操作，可完全优化去除

仅需要计算一次初始窗口和，之后每次减去移出窗口的左端元素、加上新进入窗口的右端元素，无需重复计算整段和，时间复杂度O(n)，支持k作为可变参数传入：

def max_k_sum(numb: list[int], k: int) -> int:
    # 边界参数校验
    if k <= 0 or k > len(numb):
        raise ValueError("k的取值范围应为1到列表长度之间的整数")
    # 计算初始第一个窗口的和
    current_sum = sum(numb[:k])
    max_sum = current_sum
    # 窗口向后滑动遍历
    for i in range(k, len(numb)):
        current_sum = current_sum - numb[i - k] + numb[i]
        if current_sum > max_sum:
            max_sum = current_sum
    return max_sum

# 测试验证
numb = [100,33,22,200,333,1000,22]
print(max_k_sum(numb, 2)) # 输出1333
print(max_k_sum(numb, 3)) # 输出1533

如果列表长度较短、追求代码简洁，也可以用生成器表达式实现单行逻辑，可读性高：

max_sum = max(sum(numb[i:i+k]) for i in range(len(numb) - k + 1))

注意：该写法本质还是逐段求和，时间复杂度为O(nk)，仅适合短列表场景使用，处理长列表优先选择滑动窗口方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akshay Dudvadkar