Adakah Menghiris Senarai dalam Python Mencipta Salinan Objek Dasar?

Menghiris Senarai Tanpa Menjana Salinan dalam Python

Masalahnya:
Memandangkan senarai integer, jana semua subsenarai bentuk L[k:] untuk k dalam [0, len(L)-1] dengan cekap tanpa mencipta salinan.

Jawapannya:
Menghiris senarai dalam Python tidak menjana salinan objek asas, hanya merujuk kepada mereka.

Memahami Penyalinan Rujukan

Untuk menunjukkan ini, pertimbangkan tiga objek integer dengan objek yang sama value:

a = [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1]

Ia mempunyai ID objek yang berbeza, menunjukkan bahawa ia adalah objek yang berasingan:

map(id, a)  # returns [140502922988976, 140502922988952, 140502922988928]

Menghiris objek ini menghasilkan objek senarai baharu dengan rujukan yang sama, menunjukkan bahawa tiada objek baharu objek telah dicipta:

b = a[1:3]
map(id, b)  # returns [140502922988952, 140502922988928]

Tingkah laku ini terpakai pada kedua-dua yang tidak berubah (cth., integer) dan nilai boleh ubah (cth., senarai).

Pertimbangan Overhed

Walaupun penghirisan tidak menjana objek baharu, ia memerlukan beberapa overhed memori kerana menyalin rujukan dan mengekalkan metadata senarai. Contohnya, senarai dengan elemen N mempunyai overhed memori sebanyak 72 bait.

Paparan dan Tatasusunan numpy

Jika pengoptimuman memori adalah penting, pertimbangkan untuk menggunakan tatasusunan numpy dan bukannya senarai, sebagai menghiris tatasusunan numpy berkongsi memori antara kepingan dan tatasusunan asal. Walau bagaimanapun, pendekatan ini memerlukan pengendalian yang teliti untuk mengelakkan pengubahsuaian yang tidak disengajakan.

Kesimpulan

Menghiris senarai dalam Python ialah operasi cekap yang tidak menjana salinan objek asas. Tingkah laku ini harus diambil kira apabila mempertimbangkan pengoptimuman prestasi.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah Menghiris Senarai dalam Python Mencipta Salinan Objek Dasar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!