从python列表赋值谈shallow copy

1. Python变量

在高级语言中，变量是对内存及其地址的抽象。对于python而言，python的一切变量都是对象，变量的存储，采用了引用语义的方式，存储的只是一个变量的值所在的内存地址，而不是变量本身。
静态语言如C++在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错。python作为动态语言，与静态语言相比更灵活，正是这个原因。
举个栗子：

a = 'ABC'
b = a
a = 'XYZ'
print(b)

读者可以先思考一下结果是什么？
如果你认为打印‘ABC’，那么你可能理解了pytho变量；如果你认为打印‘XYZ’，请往下看。
第一步：执行a = ‘ABC’，解释器创建了字符串’ABC’和变量a，并把a指向’ABC’
在这里插入图片描述
第二步：执行b = a，解释器创建了变量b，并把b指向a指向的字符串’ABC’

第三步：执行a = ‘XYZ’，解释器创建了字符串’XYZ’，并把a的指向改为’XYZ’，但b并没有更改

相信你对python变量有所理解了，继续往下看。

2. 赋值

为什么写这篇博客，因为刷leetcode出现了一个这个现象，请看：
在这里插入图片描述
What???为啥list_b也跟着变了？？？
其实，这种情况下，list_b和list_a是一样的，他们指向同一片内存，list_b不过是list_a的别名，是引用。我们可以使用id(x) 来查看两个list的地址。

综上所述，赋值操作（包括对象作为参数、返回值）不会开辟新的内存空间，它只是复制了新对象的引用。也就是说，除了list_b这个名字以外，没有其它的内存开销。修改了list_a，就影响了list_b；同理，修改了list_b就影响了list_a。注意：与1. 变量中例子区别开来，那个例子是新生成一个字符串，而这个是在原list_a上做修改。
你可能会问，那我想创建新对象，但要保留原对象内容应该怎么办呢？浅拷贝想你所想。

3. 浅拷贝

浅拷贝有三种形式：切片操作，工厂函数，copy模块中的copy函数。

切片操作：list_b = list_a[:] 或者 list_b = [each for each in list_a]
工厂函数：list_b = list(list_a)
copy函数：list_b = copy.copy(list_a)

浅拷贝产生的list_b不再是list_a了，使用id查看，发现它们不指向同一片内存。但是当我们使用 id(x) for x in list_a 和 id(x) for x in list_b 时，可以看到二者包含的元素的地址是相同的。
在这种情况下，list_a和list_b是不同的对象，修改list_b理论上不会影响list_a。
注意：浅拷贝之所以称为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层，在list_a中有一个嵌套的list，如果我们修改了它，情况就不一样了。
在这里插入图片描述
what???list_b变了？？是的！修改列表外嵌套，list_a会修改它的引用，指向别的位置；但修改内嵌套，列表的地址并未发生变化，不会指向别的位置，在原内存地址修改。粗暴来说就是：修改一层不会影响，修改多层就会影响，因为浅拷贝只拷贝了一层。
这就是我当初遇到问题的原因，原题https://leetcode.com/problems/unique-paths-ii/

class Solution:
    def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid):
        """
        :type obstacleGrid: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        m = len(obstacleGrid)
        n = len(obstacleGrid[0])
        # dp二维数组定义有问题
        # 这m个列表就是浅拷贝，修改任意一个其他的也会改变
        dp = [[0] * n] * m
        # 正确定义方式
        # dp = [[0 for j in range(n)] for i in range(m)]
        if obstacleGrid[0][0] == 1:
            dp[0][0] = 0
        else:
            dp[0][0] = 1
    
        for i in range(1, m):
            if obstacleGrid[i][0] == 1:
                dp[i][0] = 0
            else:
                dp[i][0] = dp[i - 1][0]

        for i in range(1, n):
            if obstacleGrid[0][i] == 1:
                dp[0][i] = 0
            else:
                dp[0][i] = dp[0][i - 1]
        for i in range(1, m):
            for j in range(1, n):
                if obstacleGrid[i][j] == 1:
                    dp[i][j] = 0
                else:
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]
        return dp[m - 1][n - 1]

4. 深拷贝

深拷贝只有一种形式，copy模块中的deepcopy函数。
和浅拷贝对应，深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。因而，它的时间和空间开销要高。
同样对list_a，若使用list_b = copy.deepcopy(list_a)，再修改list_b将不会影响到list_a了。即使嵌套的列表具有更深的层次，也不会产生任何影响，因为深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象，不再与原来的对象有任何关联。