Python中可变对象和不可变对象-蒲公英云

Python中可变对象和不可变对象

之前写了FPGrowth的代码，写得非常恶心，觉得和C语言、C++的工程文件很不相同。其中就有关于传引用、传值的疑问。

截一段Leetcode的代码

这里写图片描述

这题好像是Leetcode 93附近的一道获得二叉树最大深度的题目。

我使用了dfs，本来以为python是传对象引用的，所以在dfs中更新了ans，那么返回的ans也会改变，但是最后得到的结果保持1。

经过查看资料我就知道这和命名域以及可变对象和不可变对象有关。

那么我们来说一说可变对象和不可变对象。

列表

先看下面的例子：

>>> l = [1, 2, 3]
>>> ll = l
>>> ll.remove(1)
>>> l
[2, 3]
>>> 
>>>a = [1]
>>>b = a 
>>>b[0] = 2
>>>a
[2]
>>> l = [1, 2, 3]
>>> ll = l[:]
>>> ll.remove(1)
>>> l
[1, 2, 3]
>>>

列表是可变对象类型，因此传递的时候，变量名b绑定的内存地址与a绑定的内存地址是同一地址。

我们可以看到，在第一个例子中，我们更改了ll的同时，l也更改了。这是因为我们的复制是浅复制，ll和l指向同一个对象。

第二个例子是通过便遍历来赋值，则变为深复制。

这和copy中的copy、deepcopy类似。

数值

>>> x = 1
>>> y = 1
>>> x is y
True
>>>id(x) == id(y)
False

数值为不可变类型，x与y指向的是数值为1的同一内存地址。

类

对于类来说也是如此：

class b:
    x = []
    def set(self):
        self.x.append(1)
    def get(self):
        return self.x
for i in range(3):
    a = b()
    print b.__dict__
    a.set()
    print a.get()
''' {'x': [], '__module__': '__main__', 'set': <function set at 0x7f89a319bcf8>, '__doc__': None, 'get': <function get at 0x7f89a319bd70>} [1] {'x': [1], '__module__': '__main__', 'set': <function set at 0x7f89a319bcf8>, '__doc__': None, 'get': <function get at 0x7f89a319bd70>} [1, 1] {'x': [1, 1], '__module__': '__main__', 'set': <function set at 0x7f89a319bcf8>, '__doc__': None, 'get': <function get at 0x7f89a319bd70>} [1, 1, 1] '''

python中，万物皆对象。python中不存在所谓的传值调用，一切传递的都是对象的引用，也可以认为是传址。

python中，对象分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。

元组（tuple)、数值型（number)、字符串(string)均为不可变对象，而字典型(dictionary)和列表型(list)的对象是可变对象。

>>>a = 1 #将名字a与内存中值为1的内存绑定在一起
>>>a = 2 #将名字a与内存中值为2的内存绑定在一起，而不是修改原来a绑定的内存中的值，这时，内存中值为1的内存地址引用计数-1，当引用计数为0时，内存地址被回收
>>>b = a #变量b执行与a绑定的内存
>>>b = 3 #创建一个内存值为3的内存地址与变量名字b进行绑定。这是a还是指向值为2的内存地址。
>>>a,b
>>>(2,3)