深拷贝与浅拷贝的区别

深拷贝与浅拷贝

一般来说，拷贝的类型分为 深拷贝与浅拷贝。

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| 深拷贝：引用对象的值等信息，复制一份一样的。 |

| 浅拷贝：只复制引用，另一处修改，你当下的对象也会修改。 |

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参考：
https://blog.youkuaiyun.com/amandalm/article/details/80353810?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_paycolumn_v3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_paycolumn_v3&utm_relevant_index=1
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wj1298250240/article/details/122922657

深浅拷贝的区别：
浅拷贝是将原始对象中的数据型字段拷贝到新对象中去，将引用型字段的“引用”复制到新对象中去，不把“引用的对象”复制进去，所以原始对象和新对象引用同一对象，新对象中的引用型字段发生变化会导致原始对象中的对应字段也发生变化。
深拷贝是在引用方面不同，深拷贝就是创建一个新的和原始字段的内容相同的字段，是两个一样大的数据段，所以两者的引用是不同的，之后的新对象中的引用型字段发生改变，不会引起原始对象中的字段发生改变。
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Liudengdeng_/article/details/78334952

排序算法中稳定的定义：序列相同元素排序后先后次序不变即稳定

稳定的
　　冒泡排序（bubble sort） — O(n2) 　　鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2) 　　插入排序 （insertion sort）— O(n2) 　　桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体 　　计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体 　　归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 　　原地归并排序 — O(n2) 　　二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 　　鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体 　　基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体 　　Gnome sort — O(n2) 　　Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
　　选择排序 （selection sort）— O(n2) 　　希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本 　　Comb sort — O(n log n) 　　堆排序 （heapsort）— O(n log n) 　　Smoothsort — O(n log n) 　　快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序 　　Introsort — O(n log n) 　　Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34793133/article/details/81604660