Python 的深拷贝和浅拷贝

最新推荐文章于 2025-09-13 16:42:24 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-13 16:42:24 发布 · 585 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #归并排序 #浅拷贝 #深拷贝 #深拷贝浅拷贝

Python编程专栏收录该内容

13 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了Python中实现归并排序的方法，包括递归分解、合并过程等关键步骤，并探讨了如何正确复制列表以避免数据污染的问题。

今天实现Python的排序问题，比如如下的代码：

    def merge(self, l, r):
        if l == r - 1 or l == r:
            return

        mid = (l + r) // 2
        self.merge(l, mid)
        self.merge(mid, r)

        length = r - l
        left = [i for i in self.data[l:mid]]
        right = [i for i in self.data[mid:r]]

        i = j = 0
        k = l
        while i < len(left) and j < len(right):
            if left[i] < right[j]:
                self.data[k] = left[i]
                i += 1
            else:
                self.data[k] = right[j]
                j += 1
            k += 1
        if i == len(left):
            while k - l < length:
                self.data[k] = right[j]
                k += 1
                j += 1
        else:
            while k - l < length:
                self.data[k] = left[i]
                i += 1
                k += 1

    def MergeSort(self):
        len = self.n
        self.merge(0, len)
        return self.data

以上是正确的写法，但是一开始的写法是直接使用了：

left = self.data[l:mid]
right = self.data[mid+1:r]

这样子实际上left和right 就是一个实际的应用，也就是说修改这个的时候会同时原来的self.data 的数据，为了避免这个问题，我们的拷贝必须使用一些特殊的技巧：

newList = list(arr[l:r])
newList = [i for i in arr[l:r]]

import copy as cp # emmmm，这个缩写，233333
newList = cp.copy(arr[l:r])

一般不用引入一个包来解决问题，前两个已经很不错了

Python 的深拷贝 和 浅拷贝

Python 的深拷贝和浅拷贝