由時間復(fù)雜度引出的思考與行動

之前看到這樣一段代碼：

class SequencePattern(object):
    def __init__(self, sequence, frequent):
        self.sequence = []
        for s in sequence:
            self._sequence.append(s)
        self.frequent = frequent

初始化后self._sequence的值與sequence的值相等，這段代碼沒有語法錯誤俩由；但我非常好奇毒嫡，既然如此，為什么要通過for循環(huán)來給self._sequence賦值幻梯，增加時間復(fù)雜度兜畸，而不直接使用self._sequence = sequence來賦值？這樣寫有什么好處碘梢？
于是咬摇，按照我的想法修改代碼如下：

class SequencePattern(object):
    def __init__(self, sequence, frequent):
        self.sequence = sequence
        self.frequent = frequent

我們來測試看看:

if __name__ == "__main__":
    seq, freq = [1, 2, 3], 2
    sp = SequencePattern(seq, freq)
    sp.sequence.append(4)
    print "sp.sequence:", sp.sequence
    print "seq:", seq

得到如下結(jié)果：

sp.sequence: [1, 2, 3, 4]
seq: [1, 2, 3, 4]

我只想修改sp實(shí)例的sequence屬性，并不想修改變量seq煞躬，那么變量seq為什么也被修改了呢肛鹏？這就涉及到了Python對象的賦值逸邦、拷貝等相關(guān)概念

Python對象的賦值、深拷貝在扰、淺拷貝

python中的變量存儲的是變量的地址缕减，而非變量的值

賦值

復(fù)制原變量的地址，原變量與被賦值變量共享內(nèi)存地址芒珠，一個變量修改桥狡，另一個變量也會同時被修改

若a = [1,2,3]，將a賦值給b皱卓，即b=a裹芝；這樣的賦值只是給對象[1,2,3]增加了一個引用，即a和b都指向?qū)ο骩1,2,3]的地址娜汁；若b.append(4)嫂易，則b=[1,2,3,4]，且a=[1,2,3,4]

>>> a=[1,2,3]
>>> b=a
>>> b.append(4)
>>> print b
[1, 2, 3, 4]
>>> print a
[1, 2, 3, 4]
a.append(5)
>>> print b
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> print a
[1, 2, 3, 4, 5]

淺拷貝copy.copy()

對于復(fù)合對象而言掐禁，淺拷貝會新開辟一塊地址存放復(fù)制來的數(shù)據(jù)炬搭，但淺拷貝只能復(fù)制原變量最外層對象的數(shù)據(jù)，對于深層的對象穆桂，只能復(fù)制其地址宫盔，不能復(fù)制其數(shù)據(jù)

>>> c = [6,7,8]
>>> d = [9,10,c]
>>> print d
[9, 10, [6, 7, 8]]
>>> e = copy.copy(d) #淺拷貝
>>> print d
[9, 10, [6, 7, 8]]
>>> print e
[9, 10, [6, 7, 8]]
# 外層對象的修改，互不影響
>>> d[0]=11
>>> e[0]=12
>>> print d
[11, 10, [6, 7, 8]]
>>> print e
[12, 10, [6, 7, 8]]
>>> print id(d)
4400860696
>>> print id(e)
4400861056
#d, e共用深層對象c的地址享完，所以c被修改后灼芭，d,e都會被修改
>>> c.append(13)
>>> print d
[11, 10, [6, 7, 8, 13]]
>>> print e
[12, 10, [6, 7, 8, 13]]

深拷貝 copy.deepcopy()

復(fù)制原變量的所有數(shù)據(jù)，原變量與被拷貝變量各自完全獨(dú)立般又，對一個變量的修改不會影響另一個變量

>>> f=copy.deepcopy(d) # f完全拷貝d的所有數(shù)據(jù)
>>> print d
[11, 10, [6, 7, 8, 13]]
>>> print f
[11, 10, [6, 7, 8, 13]]
#子對象的修改不影響新變量
>>> c.append(14)
>>> print d
[11, 10, [6, 7, 8, 13, 14]]
>>> print f
[11, 10, [6, 7, 8, 13]]

代碼瘦身

import copy
class SequencePattern(object):
    def __init__(self, sequence, frequent):
        self.sequence = copy.deepcopy(sequence)
        self.frequent = copy.deepcopy(frequent)

最后編輯于：2019.03.30 23:13:03

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