Shallow Copy & Deep Copy in Python list

　　今天在写一个小程序的时候用到了2维数组, 顺手就写成了[[0.0]*length]*length, 结果为了这个小错,调试了半个多小时,

其实之前对与浅复制和深复制已经做过学习和总结, 但真正编程用到这些知识时还是掉入了陷阱中. 所以在此做进一步的总结:

　　本文通过几个实例来说明Python中list的深复制和浅复制:

>>> a = [[]]*10
>>> a
[[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
>>> a[0][0] = 10         #NO Way
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list assignment index out of range
>>> a[0].append(1)
>>> a
[[1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1]]
>>> 

　　a[0].append(1)后, 如果a的输出结果让你感到有些困惑,你可以参考这里(原因是Python中的*运算采用的是浅复制).

　　同样的道理,下面的代码我们应该都能够理解:

>>> a[1].append(9)
>>> a
[[1, 9], [1, 9], [1, 9], [1, 9], [1, 9], [1, 9], [1, 9], [1, 9], [1, 9], [1, 9]]
>>> a[2][1] = 33
>>> a
[[1, 33], [1, 33], [1, 33], [1, 33], [1, 33], [1, 33], [1, 33], [1, 33], [1, 33], [1, 33]]
>>> 

　　让我们一起来分析一下:

　　对于a(理解为一个2维数组)中的每一个元素都是一个list(理解为一个1维数组), 但我们需要注意的是a的每一个元素a[0],a[1],

a[2]...在内存中占用的是同一段内存区域(浅复制),所以更改(修改值或添加值)任何一个元素(a[0]或a[1]...a[9])都会直接影响到

其它的元素.

　　如何验证a中的每一个元素a[0], a[1],...,a[9]在内存中占用相同的区域? 可以通过id方法来验证:

>>> id.__doc__
"id(object) -> integer

Return the identity of an object.  This is guaranteed to be unique amongsimultaneously existing objects.  (Hint: it‘s the object‘s memory address.)"

>>> a = [[]]*10
>>> a
[[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
>>> id(a[0])
3071938316L
>>> id(a[1])
3071938316L
>>> a[0].append(1)
>>> a
[[1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1]]
>>> id(a[0])
3071938316L
>>> id(a[1])
3071938316L
>>> 

　　那么应该怎么实现深复制呢？其实在前面提到的文章中已经介绍了这一方法:　　

>>> c = [[] for i in range(10)]
>>> c
[[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
>>> c[0].append(3)
>>> c
[[3], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
>>> 

　　至此, 我觉得还有一点需要说明:

　　一定要理解*操作的对象是谁, 例如: [2]*10得到[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2], *10操作的对象是[]中的2, 也就是说*10操

作使list中的元素2复制10次. 同理[[]]*10得到[[], [], [], [], [], [], [], [], [], []],*10操作的对象是[]中的[], 也就是说*10

操作使list中的元素[]浅复制10次, 这10个空list在内存中占有相同的区域(参见上面用id验证部分).

　　下面用2段代码作为对比列出来, 便于查看:

>>> a = [2] * 10
>>> a
[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
>>> id(a[0])
164067492
>>> id(a[1])
164067492
>>> a[0] = 1　　#NOTE
>>> id(a[0])　　#NOTE
164067504
>>> id(a[1])
164067492
>>> 

>>> b = [[]] * 10
>>> b
[[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
>>> id(b[0])
3072965964L
>>> id(b[1])
3072965964L
>>> b[0].append(10)
>>> id(b[0])
3072965964L
>>> id(b[1])
3072965964L
>>> b
[[10], [10], [10], [10], [10], [10], [10], [10], [10], [10]]
>>> b[0][0] = 1
>>> b
[[1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1]]
>>> id(b[0])
3072965964L
>>> id(b[1])
3072965964L
>>> b[0] = [10]
>>> b
[[10], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1]]
>>> id(b[1])
3072965964L
>>> id(b[0])
3072965996L
>>>