Python中的元组数组

这让我快发疯了。下面的代码基本上就是问题所在。第一部分几乎立即停止。第二个似乎被卡住了。但是，他们应该做完全相同的事情，因为

one==two

one = [[(0,)]] + [[], [], [], [], [], [], [], [], []]
n = 9
two = [[(0,)]] + ([[]] * n)

if (one == two):
    print "It is indeed the same thing!"

print "Fast:"
strings = one
print str(strings)
for j in range(0, n):
    for i in strings[j]:
        strings[j + 1].append(i + (0,))
        strings[j + 1].append(i + (1,))

print "Slow:"
strings = two
print str(strings)
for j in range(0, n):
    for i in strings[j]:
        strings[j + 1].append(i + (0,))
        strings[j + 1].append(i + (1,))

---

Equals

=

测试数组是否“看起来”相同（使用标准的相等测试）

但是，它们不包含相同的对象！i、 e.对象引用不相同

is

测试数组是否实际相同

[]、[]、[]]

有三个不同的列表

[[]]*3

对同一列表有三个引用

因此，在

one

中，对于每个

j

，您将添加到不同的子列表中。但是在

two

中，您一直在添加到同一个子列表中

---

注意：使用

=

进行测试：

equals

是属于列表的一种方法，可以覆盖该方法以按照您想要的方式进行比较。它通常做“合理的事情”，在本例中，它涉及到查看列表的长度是否相同，如果相同，则查看每个元素是否相同——同时使用

=

。但另一方面，

是

，是一个更原始的东西：它从字面上看你是否真的在引用同一个内存对象

---

要创建多个新（不同）对象，可以执行以下操作

[ [] for i in range(9) ]

---

Equals

=

测试数组是否“看起来”相同（使用标准的相等测试）

但是，它们不包含相同的对象！i、 e.对象引用不相同

is

测试数组是否实际相同

[]、[]、[]]

有三个不同的列表

[[]]*3

对同一列表有三个引用

因此，在

one

中，对于每个

j

，您将添加到不同的子列表中。但是在

two

中，您一直在添加到同一个子列表中

---

注意：使用

=

进行测试：

equals

是属于列表的一种方法，可以覆盖该方法以按照您想要的方式进行比较。它通常做“合理的事情”，在本例中，它涉及到查看列表的长度是否相同，如果相同，则查看每个元素是否相同——同时使用

=

。但另一方面，

是

，是一个更原始的东西：它从字面上看你是否真的在引用同一个内存对象

---

要创建多个新（不同）对象，可以执行以下操作

[ [] for i in range(9) ]

---

这两个选项的作用不同。您可以通过以下两个代码片段简化问题：

s = {"hello": "world"}
a = [s] * 2
print(a)
> [{'hello': 'world'}, {'hello': 'world'}]

显然，您创建了一个包含两个词典的列表。但是您创建了一个带有乘数的列表。这意味着，您可以创建一个列表，其中包含对单个词典的两个引用，而不是两个新的单独词典。对此词典的任何更改都将影响列表中的所有项目。让我们继续我们的例子：

s["hello"] = "python"
print(a)
> [{'hello': 'python'}, {'hello': 'python'}]

---

因此，我们更改了影响所有元素的初始字典。总结一下：在您的

fast

示例中，您创建了一个包含10个单独列表项的列表。在第二个示例中，您创建了一个列表，其中每个项目都引用了一个列表。像在for循环中那样更改此项将累积所有元素的大小。因此，在每次迭代中为每个元素创建新项。在您的示例中，您应该看到大量内存消耗，因为每次迭代都会为列表中的所有元素创建新元素。

这两个选项的作用不同。您可以通过以下两个代码片段简化问题：

s = {"hello": "world"}
a = [s] * 2
print(a)
> [{'hello': 'world'}, {'hello': 'world'}]

显然，您创建了一个包含两个词典的列表。但是您创建了一个带有乘数的列表。这意味着，您可以创建一个列表，其中包含对单个词典的两个引用，而不是两个新的单独词典。对此词典的任何更改都将影响列表中的所有项目。让我们继续我们的例子：

s["hello"] = "python"
print(a)
> [{'hello': 'python'}, {'hello': 'python'}]

---

因此，我们更改了影响所有元素的初始字典。总结一下：在您的

fast

示例中，您创建了一个包含10个单独列表项的列表。在第二个示例中，您创建了一个列表，其中每个项目都引用了一个列表。像在for循环中那样更改此项将累积所有元素的大小。因此，在每次迭代中为每个元素创建新项。在您的示例中，您应该会看到大量的内存消耗，因为每次迭代都会为列表中的所有元素创建新元素。

我建议Python在第一个数组上循环没有问题，因为它已按预期进行初始化，而另一个数组仅“理论上”存在于内存中。 相互比较初始化第二个数组，结果是两个数组相同。 循环也有同样的效果。在第一个数组上循环时，Python知道该做什么，但是在另一个数组上循环会使Python反复初始化数组，这可能需要一段时间，因为每次迭代都是一个新数组。 但这只是一个建议。

---

你的代码几乎让我的计算机冻结了：///p>我建议Python在第一个数组上循环没有问题，因为它已经按照它的预期进行了初始化，而另一个数组只“理论上”存在于内存中。 相互比较初始化第二个数组，结果是两个数组相同。 循环也有同样的效果。在第一个数组上循环时，Python知道该做什么，但是在另一个数组上循环会使Python反复初始化数组，这可能需要一段时间，因为每次迭代都是一个新数组。 但这只是一个建议。

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你的代码几乎让我的电脑冻结了：//

你比较过输出了吗？@BjørnKjos Hanssen So。。。。你不知道他们是否真的做了同样的事情，仍然在做比较。。。更重要的是，“慢”一点也不停止，而“快”则意味着它们不做相同的事情，这样的比较毫无意义。请定义慢或快。您比较过输出吗@