在Python或其他编程语言中，遍历删除序列元素容易误删、漏删元素甚至可能引起程序异常。

看一个Python示例:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for x in my_list:
    if x > 1:
        my_list.remove(x)

# 预期输出[1], 实际输出[1, 3, 5]
print(my_list)

在上述示例中，希望删除所有大于1的元素，实际上却漏删了3和5。

过程如下：

s1: index为0，元素为1，1>1不成立，保留，my_list为[1, 2, 3, 4, 5]。

s2: index为1，元素为2，2>1成立，删除2，my_list为[1, 3, 4, 5]。

s3: index为2，元素为4，4>1成立，删除4，my_list为[1, 3, 5]。

s4: index为3，此时my_list的长度为3，退出循环，my_list最终为[1, 3, 5]。

因此，遍历删除序列元素容易出错的根本缘由是，删除元素引起了index的混乱。

为了避免删除序列元素出现未知错误，一般有以下几种处理方法：

• 逆序遍历，适合必须原地删除元素的场景。
• 创建新的序列。
• 遍历序列的副本。
• 使用filter。

逆序遍历

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for x in my_list[::-1]:
    if x > 1:
        my_list.remove(x)

# 输出: [1]
print(my_list)

创建新的序列

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_list = [x for x in my_list if x <= 1]

# 输出: [1]
print(my_list)

遍历序列的副本

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for x in my_list[:]:
    if x > 1:
        my_list.remove(x)

# 输出: [1]
print(my_list)

使用filter

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_list = list(filter(lambda x: x <= 1, my_list))

# 输出: [1]
print(my_list)