Come copiare in profondità un elenco?

Ho qualche problema con una copia dell'elenco:

Così dopo ho ricevuto E0da 'get_edge', faccio una copia di E0chiamando 'E0_copy = list(E0)'. Qui immagino che E0_copysia una copia profonda di E0, e passo E0_copydentro 'karger(E)'. Ma nella funzione principale.
Perché il risultato 'print E0[1:10]'prima del ciclo for non è lo stesso di quello dopo il ciclo for?

Di seguito è il mio codice:

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_copynon è una copia profonda. Non puoi fare una copia profonda usando list()(Entrambi list(...)e testList[:]sono copie superficiali).

Utilizzi copy.deepcopy(...)per copiare in profondità un elenco.

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

Vedi il seguente frammento:

>>> 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]]

Ora guarda l' deepcopyoperazione

>>> 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]]

Credo che molti programmatori abbiano riscontrato uno o due problemi di intervista in cui viene chiesto loro di copiare in profondità un elenco collegato, tuttavia questo problema è più difficile di quanto sembri!

in Python esiste un modulo chiamato "copia" con due utili funzioni

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

copy () è una funzione di copia superficiale, se l'argomento dato è una struttura di dati composta, ad esempio un elenco , allora Python creerà un altro oggetto dello stesso tipo (in questo caso, un nuovo elenco ) ma per tutto ciò che è all'interno del vecchio elenco, viene copiato solo il loro riferimento

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

Intuitivamente, potremmo supporre che deepcopy () segua lo stesso paradigma, e l'unica differenza è che per ogni elem chiameremo ricorsivamente deepcopy , (proprio come la risposta di mbcoder)

ma questo è sbagliato!

deepcopy () in realtà preserva la struttura grafica dei dati composti originali:

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'']

questa è la parte difficile, durante il processo di deepcopy () viene utilizzata una tabella hash (dizionario in python) per mappare: "ref vecchio_oggetto su nuovo riferimento_oggetto", questo impedisce duplicati non necessari e preserva così la struttura dei dati composti copiati

doc ufficiale

Se i contenuti dell'elenco sono tipi di dati primitivi, è possibile utilizzare una comprensione

new_list = [i for i in old_list]

Puoi nidificarlo per elenchi multidimensionali come:

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

Se il vostro list elementssono immutable objectsallora è possibile utilizzare questo, altrimenti è necessario utilizzare deepcopydal copymodulo.

puoi anche usare il modo più breve per copiare in profondità listcome questo.

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]

solo una funzione di copia profonda ricorsiva.

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

Modifica: come menzionato Cfreak, questo è già implementato nel copymodulo.

Considerando la lista come un albero, deep_copy in Python può essere scritto in modo molto compatto come

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

Ecco un esempio di come copiare in profondità un elenco:

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

Questo è più pitonico

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.

NOTA: questo non è sicuro con un elenco di oggetti referenziati