对python append 与浅拷贝的实例讲解

在做Leetcode的第39题的时候，看到网上一个用递归的解法，很简洁。于是重写了一遍。

class Solution(object):
 def combinationSum(self, candidates, target):
 """
 :type candidates: List[int]
 :type target: int
 :rtype: List[List[int]]
 """
 result,temp = [],[]
 self.combinationSumRecu(sorted(candidates),result,0,temp,target)
 return result

 def combinationSumRecu(self, candidates, result, start, temp, target):
 if target == 0:
  result.append(temp) # 注意此处不能直接append(temp)，否则是浅拷贝，之后temp.pop()时会将result中的数也pop出来
 while start < len(candidates) and candidates[start]<=target:
  temp.append(candidates[start])
  self.combinationSumRecu(candidates, result, start, temp,target-candidates[start])
  temp.pop()
  start += 1

if __name__ == '__main__':
 print Solution().combinationSum([2,3,6,7],7)

一开始没看懂combinationSumRecu中的result.append(list(temp))为什么temp要加list，因为temp本身就是一个list。但是把list去掉后，结果就出现错误。

没改前，结果是：

[[2, 2, 3], [7]]

改成result.append(temp)后：

[[], []]

为什么会这样呢？list在这里做了什么工作呢？

首先，为了验证temp每步都是一个list，我们是使用type()函数查看它的类型。

if target == 0:
 print type(temp),temp,result
 result.append(temp)

输出为：

<type 'list'> [2, 2, 3] []
<type 'list'> [7] [[7]]

可以看出，temp都是list。但是第二个result的结果不正确

可以将正确的值输出对比一下

if target == 0:
 print type(temp),temp,result
 result.append(list(temp))

输出为：

<type 'list'> [2, 2, 3] []
<type 'list'> [7] [[7]]

可以看出，本来第二个result应该为[[2,2,3]],结果变成了[[7]].

于是猜想可能是append()浅拷贝问题。

append(temp)后又在后面进行temp.pop()操作。result实际上append的是temp的引用。当temp所指向的地址的值发生改变时，result也会跟着改变。

举个例子验证一下：

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

输出结果为：

[1, 2, [3, 4]]
[1, 2, [3]]

要解决这个问题，需要对temp进行深拷贝后append到result中。而list(temp)就会返回temp的一个深拷贝。

除了用list(temp)以外，还可以用temp[:]进行深拷贝。

以上这篇对python append 与浅拷贝的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解
  • Python对象的深拷贝和浅拷贝详解
  • Python中的深拷贝和浅拷贝详解
  • Python浅拷贝与深拷贝用法实例
  • Python中的赋值、浅拷贝、深拷贝介绍
赞 (0)

相关推荐

  • Python对象的深拷贝和浅拷贝详解

    本文内容是在<Python核心编程2>上看到的,感觉很有用便写出来,给大家参考参考! 浅拷贝 首先我们使用两种方式来拷贝对象,一种是切片,另外一种是工厂方法.然后使用id函数来看看它们的标示符 复制代码 代码如下: # encoding=UTF-8   obj = ['name',['age',18]] a=obj[:] b=list(obj) for x in obj,a,b:     print id(x)   35217032 35227912 29943304 他们的id都不同,按照正

  • Python中的深拷贝和浅拷贝详解

    Python中的深拷贝和浅拷贝详解

    要说清楚Python中的深浅拷贝,需要搞清楚下面一系列概念: 变量-引用-对象(可变对象,不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝,深拷贝) [变量-对象-引用] 在Python中一切都是对象,比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}...... 甚至连type其本身都是对象,type对象 Python中变量与C/C++/Java中不同,它是指对象的引用,Python是动态类型,程序运行时候,会根据对象的类型 来确认变量到底是什么类型. 单独赋值: 比如说: 复制代

  • Python中的赋值、浅拷贝、深拷贝介绍

    和很多语言一样,Python中也分为简单赋值.浅拷贝.深拷贝这几种"拷贝"方式. 在学习过程中,一开始对浅拷贝理解很模糊.不过经过一系列的实验后,我发现对这三者的概念有了进一步的了解. 一.赋值 赋值算是这三种操作中最常见的了,我们通过一些例子来分析下赋值操作: str例 复制代码 代码如下: >>> a = 'hello' >>> b = 'hello' >>> c = a >>> [id(x) for x in

  • Python浅拷贝与深拷贝用法实例

    本文实例讲述了Python浅拷贝与深拷贝用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: >>> person=['name',['savings',100]] >>> hubby=person[:] >>> wifey=list(person) >>> [id(x) for x in person,hubby,wifey] [3074051788L, 3074061740L, 3074061996L] >>> [id(y

  • Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解

    Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解            网上关于Python的深拷贝和浅拷贝的文章很多,这里对三种拷贝进行比较并附实例,大家可以参考下 一般的复制 #encoding:utf-8 #定义一个嵌套集合 lista=[1,2,3,[4,5,6,[7,8,9]]] listb=lista #分别打印出 lista和listb的地址值 print id(lista) #4511103096 print id(listb) #4511103096 #修改lista中的内容,li

  • 对python append 与浅拷贝的实例讲解

    在做Leetcode的第39题的时候,看到网上一个用递归的解法,很简洁.于是重写了一遍. class Solution(object): def combinationSum(self, candidates, target): """ :type candidates: List[int] :type target: int :rtype: List[List[int]] """ result,temp = [],[] self.combina

  • 对Python 网络设备巡检脚本的实例讲解

    1.基本信息 我公司之前采用的是人工巡检,但奈何有大量网络设备,往往巡检需要花掉一上午(还是手速快的话),浪费时间浪费生命. 这段时间正好在学 Python ,于是乎想(其)要(实)解(就)放(是)双(懒)手. 好了,脚本很长又比较挫,有耐心就看看吧. 需要巡检的设备如下: 设备清单 设备型号 防火墙 华为 E8000E H3C M9006 飞塔 FG3950B 交换机 华为 S9306 H3C S12508 Cisco N7K 路由器 华为 NE40E 负载 Radware RD5412 Ra

  • Python创建简单的神经网络实例讲解

    Python创建简单的神经网络实例讲解

    在过去的几十年里,机器学习对世界产生了巨大的影响,而且它的普及程度似乎在不断增长.最近,越来越多的人已经熟悉了机器学习的子领域,如神经网络,这是由人类大脑启发的网络.在本文中,将介绍用于一个简单神经网络的 Python 代码,该神经网络对于一个 1x3 向量,分类第一个元素是否为 10. 步骤1: 导入 NumPy. Scikit-learn 和 Matplotlib import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScale

  • python模块之time模块(实例讲解)

    python模块之time模块(实例讲解)

    time 表示时间的三种形式 时间戳(timestamp) :通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量.我们运行"type(time.time())",返回的是float类型. 格式化的时间字符串(Format String): '1999-12-06' 时间格式化符号 ''' %y 两位数的年份表示(00-99) %Y 四位数的年份表示(000-9999) %m 月份(01-12) %d 月内中的一天(0-31) %H 24小时制小时数(0-2

  • python数据结构之链表的实例讲解

    python数据结构之链表的实例讲解

    在程序中,经常需要将⼀组(通常是同为某个类型的)数据元素作为整体 管理和使⽤,需要创建这种元素组,⽤变量记录它们,传进传出函数等. ⼀组数据中包含的元素个数可能发⽣变化(可以增加或删除元素). 对于这种需求,最简单的解决⽅案便是将这样⼀组元素看成⼀个序列,⽤ 元素在序列⾥的位置和顺序,表示实际应⽤中的某种有意义的信息,或者 表示数据之间的某种关系. 这样的⼀组序列元素的组织形式,我们可以将其抽象为线性表.⼀个线性 表是某类元素的⼀个集合,还记录着元素之间的⼀种顺序关系.线性表是 最基本的数据结构

  • Python网络爬虫与信息提取(实例讲解)

    Python网络爬虫与信息提取(实例讲解)

    课程体系结构: 1.Requests框架:自动爬取HTML页面与自动网络请求提交 2.robots.txt:网络爬虫排除标准 3.BeautifulSoup框架:解析HTML页面 4.Re框架:正则框架,提取页面关键信息 5.Scrapy框架:网络爬虫原理介绍,专业爬虫框架介绍 理念:The Website is the API ... Python语言常用的IDE工具 文本工具类IDE: IDLE.Notepad++.Sublime Text.Vim & Emacs.Atom.Komodo E

  • Python数据处理numpy.median的实例讲解

    numpy模块下的median作用为: 计算沿指定轴的中位数 返回数组元素的中位数 其函数接口为: median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False) 其中各参数为: a:输入的数组: axis:计算哪个轴上的中位数,比如输入是二维数组,那么axis=0对应行,axis=1对应列: out:用于放置求取中位数后的数组. 它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度: overwrite_input:一个bool

  • python增加矩阵维度的实例讲解

    numpy.expand_dims(a, axis) Examples >>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) >>> y = np.expand_dims(x, axis=0) >>> y array([[1, 2]]) >>> y.shape (1, 2) >>> y = np.expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to

  • 对python 矩阵转置transpose的实例讲解

    在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开 transpose是什么意识呢?

  • python去除扩展名的实例讲解

    获取不带扩展名的文件的名称: import os printos.path.splitext("path_to_file")[0] from os.path import basename # now you can call it directly with basename print basename("/a/b/c.txt") >>>base=os.path.basename('/root/dir/sub/file.ext') >&g

随机推荐