Jak głęboko skopiować listę?

Mam problem z kopią listy:

Więc po powrocie E0z 'get_edge', robię kopię E0, dzwoniąc 'E0_copy = list(E0)'. Myślę, że E0_copyjest to głęboka kopia E0i przechodzę E0_copydo 'karger(E)'. Ale w głównej funkcji.
Dlaczego wynik 'print E0[1:10]'przed pętlą for nie jest taki sam jak wynik po pętli for?

Poniżej mój kod:

def get_graph():
    f=open('kargerMinCut.txt')
    G={}
    for line in f:
        ints = [int(x) for x in line.split()]
        G[ints[0]]=ints[1:len(ints)]
    return G

def get_edge(G):
    E=[]
    for i in range(1,201):
        for v in G[i]:
            if v>i:
                E.append([i,v])
    print id(E)
    return E

def karger(E):
    import random
    count=200 
    while 1:
        if count == 2:
            break
        edge = random.randint(0,len(E)-1)
        v0=E[edge][0]
        v1=E[edge][1]                   
        E.pop(edge)
        if v0 != v1:
            count -= 1
            i=0
            while 1:
                if i == len(E):
                    break
                if E[i][0] == v1:
                    E[i][0] = v0
                if E[i][1] == v1:
                    E[i][1] = v0
                if E[i][0] == E[i][1]:
                    E.pop(i)
                    i-=1
                i+=1

    mincut=len(E)
    return mincut


if __name__=="__main__":
    import copy
    G = get_graph()
    results=[]
    E0 = get_edge(G)
    print E0[1:10]               ## this result is not equal to print2
    for k in range(1,5):
        E0_copy=list(E0)         ## I guess here E0_coypy is a deep copy of E0
        results.append(karger(E0_copy))
       #print "the result is %d" %min(results)
    print E0[1:10]               ## this is print2

E0_copynie jest głęboką kopią. Nie tworzysz głębokiej kopii za pomocą list()(Both list(...)i testList[:]są płytkie kopie).

Używasz copy.deepcopy(...)do głębokiego kopiowania listy.

deepcopy(x, memo=None, _nil=[])
    Deep copy operation on arbitrary Python objects.

Zobacz następujący fragment -

>>> a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> b = list(a)
>>> a
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> b
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> a[0][1] = 10
>>> a
[[1, 10, 3], [4, 5, 6]]
>>> b   # b changes too -> Not a deepcopy.
[[1, 10, 3], [4, 5, 6]]

Teraz zobacz deepcopyoperację

>>> import copy
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> a
[[1, 10, 3], [4, 5, 6]]
>>> b
[[1, 10, 3], [4, 5, 6]]
>>> a[0][1] = 9
>>> a
[[1, 9, 3], [4, 5, 6]]
>>> b    # b doesn't change -> Deep Copy
[[1, 10, 3], [4, 5, 6]]

Uważam, że wielu programistów napotkało jeden lub dwa problemy z rozmową kwalifikacyjną, podczas których proszono ich o dokładne skopiowanie połączonej listy, jednak ten problem jest trudniejszy niż się wydaje!

w Pythonie jest moduł o nazwie "kopia" z dwiema przydatnymi funkcjami

import copy
copy.copy()
copy.deepcopy()

copy () jest funkcją płytkiego kopiowania, jeśli podany argument jest złożoną strukturą danych, na przykład listą , to python utworzy kolejny obiekt tego samego typu (w tym przypadku nową listę ), ale dla wszystkiego ze starej listy, kopiowane jest tylko ich odniesienie

# think of it like
newList = [elem for elem in oldlist]

Intuicyjnie moglibyśmy założyć, że deepcopy () będzie postępować zgodnie z tym samym paradygmatem, a jedyną różnicą jest to, że dla każdego elementu będziemy rekurencyjnie nazywać deepcopy (tak jak odpowiedź mbcoder)

ale to jest złe!

deepcopy () faktycznie zachowuje strukturę graficzną oryginalnych danych złożonych:

a = [1,2]
b = [a,a] # there's only 1 object a
c = deepcopy(b)

# check the result
c[0] is a # return False, a new object a' is created
c[0] is c[1] # return True, c is [a',a'] not [a',a'']

to jest trudna część, podczas procesu deepcopy () hashtable (słownik w Pythonie) jest używany do mapowania: "ref old_object ref na new_object ref", co zapobiega niepotrzebnym duplikatom, a tym samym zachowuje strukturę kopiowanych danych złożonych

oficjalny doc

Jeśli zawartość listy to prymitywne typy danych, możesz użyć zrozumienia

new_list = [i for i in old_list]

Możesz go zagnieżdżać dla list wielowymiarowych, takich jak:

new_grid = [[i for i in row] for row in grid]

Jeśli list elementssą immutable objectsnastępnie można użyć tego, w przeciwnym razie trzeba korzystać deepcopyz copymodułu.

możesz również użyć najkrótszej drogi do głębokiego kopiowania, takiego listjak ten.

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
b = a[:] #deep copying the list a and assigning it to b
print id(a)
20983280
print id(b)
12967208

a[2] = 20
print a
[0, 1, 20, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10]
print b
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10]

po prostu rekurencyjna funkcja głębokiego kopiowania.

def deepcopy(A):
    rt = []
    for elem in A:
        if isinstance(elem,list):
            rt.append(deepcopy(elem))
        else:
            rt.append(elem)
    return rt

Edycja: Jak wspomniał Cfreak, jest to już zaimplementowane w copymodule.

Jeśli chodzi o listę jako drzewo, deep_copy w Pythonie można najbardziej zwięźle zapisać jako

def deep_copy(x):
    if not isinstance(x, list): return x
    else: return map(deep_copy, x)

Oto przykład, jak głęboko skopiować listę:

  b = [x[:] for x in a]

To jest bardziej pytoniczne

my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5]  # some list
my_list_copy = list(my_list)  # my_list_copy and my_list does not share reference now.

UWAGA: Nie jest to bezpieczne w przypadku listy obiektów, do których istnieją odniesienia