Python中append淺拷貝機(jī)制詳解
Python中append淺拷貝機(jī)制
關(guān)于深淺拷貝,最直觀的理解就是:
- 深拷貝:拷貝的程度深,自己新開(kāi)辟了一塊內(nèi)存,將被拷貝內(nèi)容全部拷貝過(guò)來(lái)了;
- 淺拷貝:拷貝的程度淺,只拷貝原數(shù)據(jù)的首地址,然后通過(guò)原數(shù)據(jù)的首地址,去獲取內(nèi)容。
這兩者的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比:
- 深拷貝拷貝程度高,將原數(shù)據(jù)復(fù)制到新的內(nèi)存空間中。改變拷貝后的內(nèi)容不影響原數(shù)據(jù)內(nèi)容。但是深拷貝耗時(shí)長(zhǎng),且占用內(nèi)存空間。
- 淺拷貝拷貝程度低,只復(fù)制原數(shù)據(jù)的地址。其實(shí)是將副本的地址指向原數(shù)據(jù)地址。修改副本內(nèi)容,是通過(guò)當(dāng)前地址指向原數(shù)據(jù)地址,去修改。所以修改副本內(nèi)容會(huì)影響到原數(shù)據(jù)內(nèi)容。但是淺拷貝耗時(shí)短,占用內(nèi)存空間少。
Python內(nèi)存引用
在C語(yǔ)言中,在聲明變量的時(shí)候,int a,int b,這兩條語(yǔ)句為a,b兩個(gè)變量分別賦予了兩塊不同的內(nèi)存空間,然后賦值的時(shí)候再將相應(yīng)的值存儲(chǔ)到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)空間。但是在Python中變量的賦值與C語(yǔ)言是截然不同的,考慮下面的代碼:
>>> a = 2 >>> b = 2 >>> id(a) 140736259334576 >>> id(b) 140736259334576
id函數(shù)用于獲取對(duì)象的內(nèi)存地址,可以發(fā)現(xiàn),變量a和變量b的內(nèi)存地址竟然一樣!
在Python中,先生成對(duì)象,變量再對(duì)對(duì)象進(jìn)行引用,在這個(gè)例子中,1就是對(duì)象,然后a再對(duì)1進(jìn)行引用,由于常數(shù)是不可變類(lèi)型,所以1的內(nèi)存空間是一樣的,所以a,b引用的是用一塊內(nèi)存空間。雖然變量名不一樣,但是他們引用的對(duì)象是相同的。
當(dāng)然上面舉的例子是int類(lèi)型的,這屬于不可變類(lèi)型。如果是list或者dict呢?來(lái)看看下面的例子:
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = [1, 2, 3] >>> id(a) 3145735383560 >>> id(b) 3145735414984
內(nèi)存地址不一致!基于此,我們步入今天的主題,來(lái)看看append方法淺拷貝機(jī)制,到底有什么坑!
append方法淺拷貝機(jī)制
Python中的append方法是一個(gè)常用的方法,可以將一個(gè)對(duì)象添加到列表末尾。相信大家一定都用過(guò)吧?有人去深挖這個(gè)函數(shù)的用法嗎?這里面可以存在一個(gè)大坑!
我們來(lái)看一個(gè)例子:
>>> a = [1, 3, 5, "a"] >>> b = [] >>> b.append(a) >>> b [[1, 3, 5, 'a']] >>> a.append("aha") >>> b # surprise? [[1, 3, 5, 'a', 'aha']]
思考一下,明明在第三行之后并沒(méi)有對(duì)b操作,那么為什么b會(huì)發(fā)生改變呢?
回到今天的主題,事實(shí)上,append方法是淺拷貝。在Python中,對(duì)象賦值實(shí)際上是對(duì)象的引用,當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象,然后把它賦值給另一個(gè)變量的時(shí)候,Python并沒(méi)有拷貝這個(gè)對(duì)象,而只是拷貝了這個(gè)對(duì)象的引用,這就是淺拷貝。
我們逐步來(lái)看。首先,b.append(a)就是對(duì)a進(jìn)行了淺拷貝,結(jié)果為b=[[1, 3, 5, 'a']],但b[0]與a引用的對(duì)象是相同的,這可以通過(guò)id函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證:
>>> id(b[0]) 3145735177480 >>> id(a) 3145735177480
可見(jiàn),b[0]與a指向同個(gè)內(nèi)存地址。
下一步,代碼執(zhí)行a.append(0),列表是可變類(lèi)型,這一步在原地址的列表的末尾添加0,原地址的內(nèi)容被改變了但是地址沒(méi)有變(可以將Python中的list理解為鏈表,所以這個(gè)list的地址不會(huì)變,這相當(dāng)于鏈表的頭結(jié)點(diǎn)),所以a和b[0]的內(nèi)容同時(shí)被改變了,這就是為什么對(duì)a進(jìn)行append操作b會(huì)跟著發(fā)生改變。
發(fā)生這些的前提是對(duì)同一個(gè)地址上的內(nèi)容進(jìn)行操作,所以影響了指向該地址的所有變量。
所以,在日常使用append函數(shù)的時(shí)候,就需要將淺拷貝變?yōu)樯羁截?,有兩個(gè)解決方案:
- b.append(list(a))
- b.append(a[:])
還是上面的例子,來(lái)看看這兩個(gè)方法的結(jié)果是不是真的解決了append淺拷貝問(wèn)題。
>>> a = [1, 3, 5, "a"] >>> b = [] >>> b.append(list(a)) >>> b [[1, 3, 5, 'a']] >>> a.append(0) >>> a [1, 3, 5, 'a', 0] >>> b [[1, 3, 5, 'a']]
>>> a = [1, 3, 5, "a"] >>> b = [] >>> b.append(a[:]) >>> b [[1, 3, 5, 'a']] >>> a.append(10) >>> a [1, 3, 5, 'a', 10] >>> b [[1, 3, 5, 'a']]
怎么樣,問(wèn)題是不是解決了!所以日常使用中,一定要避免淺拷貝帶來(lái)的問(wèn)題!
這個(gè)append的坑,也是我在刷leetcode:77. 組合時(shí)注意到的,題解為:
class Solution: def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]: def traversal(n, k, start_index): if len(path) == k: result.append(path[:]) # 精華在這,要解決這里的淺拷貝問(wèn)題! return for i in range(start_index, n + 1): path.append(i) traversal(n, k, i + 1) path.pop() path = [] result = [] traversal(n, k, 1) return result
如果不處理第5行處的淺拷貝問(wèn)題,會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行處下面的結(jié)果:
為啥?因?yàn)榛厮菅剑谏厦娲a的第11行處,一直在向上回溯,所以結(jié)果運(yùn)行出來(lái)就變成了空列表!
所以,在刷回溯的題的時(shí)候,如果你使用的是Python,一定要注意這一點(diǎn)了!
補(bǔ)充:Python append() 與深拷貝、淺拷貝
深淺拷貝
在 Python 中,對(duì)象賦值實(shí)際上是對(duì)象的引用。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象,然后把它賦給另一個(gè)變量的時(shí)候,Python 并沒(méi)有拷貝這個(gè)對(duì)象,而只是拷貝了這個(gè)對(duì)象的引用,我們稱之為淺拷貝。
在 Python 中,為了使當(dāng)進(jìn)行賦值操作時(shí),兩個(gè)變量互補(bǔ)影響,可以使用 copy 模塊中的 deepcopy 方法,稱之為深拷貝。
append() 函數(shù)
當(dāng) list 類(lèi)型的對(duì)象進(jìn)行 append 操作時(shí),實(shí)際上追加的是該對(duì)象的引用。
id() 函數(shù):返回對(duì)象的唯一標(biāo)識(shí),可以類(lèi)比成該對(duì)象在內(nèi)存中的地址。
>>>alist = [] >>> num = [2] >>> alist.append( num ) >>> id( num ) == id( alist[0] ) True
如上例所示,當(dāng) num 發(fā)生變化時(shí)(前提是 id(num) 不發(fā)生變化),alist 的內(nèi)容隨之會(huì)發(fā)生變化。往往會(huì)帶來(lái)意想不到的后果,想避免這種情況,可以采用深拷貝解決:
alist.append( copy.deepcopy( num ) )
到此這篇關(guān)于Python中append淺拷貝機(jī)制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python中append淺拷貝內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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