在这个示例中,我们修改了deep_copied_list1中的嵌套列表,但是list1并没有受到影响,这证明了深拷贝的独立性。 为什么在进行list append时可能需要深拷贝 在进行list append时,如果直接追加一个列表(而不是它的副本),那么追加的是对原列表的引用。这意味着,如果随后修改了追加到另一个列表中的这个列表(无论是直接...
list.append( copy.deepcopy( num ) ) leetcode77中,因为对象是一维列表,所以浅拷贝就够了。 另附:直接赋值、浅拷贝、深拷贝: 直接赋值:其实就是对象的引用(别名)。 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。 深拷贝(deepcopy):copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象。 impor...
list1.append(copy.deepcopy(a)) # 深拷贝列表a print(list1) a.append(4) # 列表a发生变化 list1.append(copy.deepcopy(a)) # 深拷贝列表a print(list1) # 列表list1不再同步变化 ['zhangsan', [1, 2, 3]] ['zhangsan', [1, 2, 3], [1, 2, 3, 4]] 四. append()与extend()的区别...
因为 list2 是 list1 的浅拷贝,list2 中的第一个元素和 list1 中的第一个元素,共同指向同一个列表,因此 list2 中的第一个列表也会相对应的新增元素 3。 最后是 list1[1] += (50, 60),因为元组是不可变的,这里表示对 list1 中的第二个元组拼接,然后重新创建了一个新元组作为 list1 中的第二个元...
浅拷贝:拷贝这个对象的引用地址 深拷贝:拷贝对象的内容 使用copy.deepcopy() 函数深拷贝列表的内容而不是列表的引用地址 list1 = ['zhangsan'] a= [1,2,3] list1.append(copy.deepcopy(a))print(a, id(a))#列表a的引用地址print(list1[1], id(list1[1]))#添加到列表后的引用地址 ...
python中列表的深拷贝 python list深拷贝,在Python中,经常要对一个list进行复制。对于复制,自然的就有深拷贝与浅拷贝问题。深拷贝与浅拷贝的区别在于,当从原本的list复制出的list之后,修改其中的任意一个是否会对另一个造成影响,即这两个list在内存中是否储存在同一个
def_deepcopy_list(x,memo,deepcopy=deepcopy):y=[]memo[id(x)]=y append=y.appendforainx:append(deepcopy(a,memo))returny 列表的深拷贝就是嵌套的对列表中每一个元素进行深拷贝,同时采用memo这个字典对象进行记录。符合Python对深拷贝的定义。
在python中,为了使当进行赋值操作时,两个变量互不影响,可以使用copy模块中的deepcopy方法,称之为深拷贝。 append()函数 当list类型的对象进行append操作时,实际上追加的是该对象的引用(浅拷贝)。 示例一: alist=[]num=[2]alist.append(num)id(num)==id(alist[0])输出:True ...
在这种情况下,list_a和list_b是不同的对象,修改list_b理论上不会影响list_a。比如list_b.append([4,5])。 但是要注意,浅拷贝之所以称为浅拷贝,是它仅仅只拷贝了一层,在list_a中有一个嵌套的list,如果我们修改了它,情况就不一样了。 list_a[4].append("C")。查看list_b,你将发现list_b也发生了变...
>>> num = [2] >>> alist.append( num ) >>> id( num ) == id( alist[0] ) True 如上例所示,当 num 发生变化时(前提是 id(num) 不发生变化),alist 的内容随之会发生变化。往往会带来意想不到的后果,想避免这种情况,可以采用深拷贝解决:...