Python 路径之间的差异=路径+；[节点1]，路径+；=[node1]和path.append（node1）

我正试图找出两者之间的区别

路径=路径+[节点1]

路径+=[节点1]

path.append（节点1）

对于path=path+[node1]，我得到的是正确的路径，但不是其他两个

def find_path(self, node1, node2, path = []):
    """ Finds any path from node1 to node2 which may not be the shortest """

    path = path + [node1]
    if node1 == node2:
        return path
    if node1 not in self._graph:
        return None
    for node in self._graph[node1]:
        if node not in path:
            new_path = self.find_path(node, node2, path)
            if new_path:
                return new_path
    return None

使用可变默认参数时，需要非常小心。请看

行为差异的原因是

path = path + [node1]

创建新列表并将其绑定到名称

路径

。其他两个备选方案修改绑定到

path

的现有列表

---

正如链接问题所解释的，默认参数是在编译函数定义时创建的，而不是在调用函数时创建的。在递归函数中使用可变默认参数时，这一点尤其重要，因为这意味着默认参数不会在每次顶级递归调用时重置

如果您不想要使用可变默认参数所提供的“特殊”行为，可以执行以下操作：

def find_path(self, node1, node2, path=None):
    if path is None:
        path = []
    # rest of code

如果

None

是

path

的有效参数，则需要使用其他一些哨兵，例如

sentinel = object()
def find_path(self, node1, node2, path=sentinel):
    if path is sentinel:
        path = []
    # rest of code

---

下面是一个简短的演示，演示了可变默认参数的“特殊”行为。您可以看到

lst

记住了它以前的内容

def test(a, lst=[]):
    lst += [a]
    print(a, lst)

for i in range(5):
    test(i)

输出

0 [0]
1 [0, 1]
2 [0, 1, 2]
3 [0, 1, 2, 3]
4 [0, 1, 2, 3, 4]

0 [0]
1 [1]
2 [2]
3 [3]
4 [4]

相反，使用

lst=lst+[a]

，我们创建一个新列表，而不是附加到默认列表

def test(a, lst=[]):
    lst = lst + [a]
    print(a, lst)

for i in range(5):
    test(i)

输出

0 [0]
1 [0, 1]
2 [0, 1, 2]
3 [0, 1, 2, 3]
4 [0, 1, 2, 3, 4]

0 [0]
1 [1]
2 [2]
3 [3]
4 [4]

---

节点是什么？您是否收到错误消息或错误结果？它们只是来自[（'A'，'B'），（'B'，'C'），（'B'，'D'），（'C'，'D'），（'E'，'F'），（'F'，'C'）]的像'A'和'B'这样的字符。这很好地解释了这一点，非常感谢！因此，那里的路径是局部的，而另外两个路径是全局的，因为它们会影响以前的递归调用？@SandeepChowdary这并不完全是局部/全局问题。默认列表参数的行为类似于函数的静态变量，但如果您不知道其他语言中的静态变量，我想这种解释没有多大帮助。：）因此，我刚刚添加了两个示例，这两个示例应该可以清楚地说明发生了什么。顺便说一句，如果我的答案对你有帮助，请考虑它。@ SaDeTiCoudDaRe>只是用Python，如果使用一个易变的对象，比如<代码> [/C]>作为默认参数，它在程序的开始时被创建一次，然后一次又一次地重复使用。因此，后续调用将看到以前对其进行的任何修改。这是一个有争议的设计，因为它与大多数其他语言相反，最终成为python初学者（以及一些更有经验的开发人员）经常遇到的陷阱。感谢大家对它的解释如此之好！