更改字典时避免使用Python中的deepcopy（）

Question

我正在寻找一种解决方案，以避免在使用Python的任务中使用deepcopy（）。在

我正在使用chu-liu-edmonds算法实现一个统计依赖性解析器。我有一个用字典表示的图，每个头节点都存储为一个键，每个节点都有一个包含一个或多个类arc对象的列表作为值。在

在cle算法中，我需要修改图（收缩一个循环）。这意味着，我需要删除弧对象和弧头，并添加其他对象，而我稍后需要原始图形来扩展那些收缩的循环。现在，我通过深度复制原始图形并将其传递给contract函数来实现这一点。在

现在我用cProfile运行我的程序，发现deepcopy的所有操作都是算法中花费时间最多的部分。在

所以我的问题是：在我的情况下，有没有办法避免/减少这种情况？在

Answer 1

更新： 如果您想更改dict中的列表，您无法避免deepcopy（），但您应该执行以下操作：

“保存”只保存图的可变/可删除元素（即列表）的值，不完整图。然后对dict/graph进行所需的修改，然后可以使用“saved”元素进一步修改graph。在

使用dict.copy()，如下所示，d.copy（）的速度快了100000倍：

from copy import deepcopy
from time import time

# with simply assignment       -

d = {"a":[x for x in range(1000000)]}

t = time()
e = d
print 'elapsed time with standard assignment:', time()-t

e["b"] = [1,2,3]
del e["a"]
print d.keys()

# with deepcopy()           

d = {"a":[x for x in range(1000000)]}

t = time()
e = deepcopy(d)
print '\nelapsed time with deepcopy():', time()-t

e["b"] = [1,2,3]
del e["a"]
print d.keys()

# with d.copy()           -

d = {"a":[x for x in range(1000000)]}

t = time()
e = d.copy()
print '\nelapsed time with d.copy():', time()-t

e["b"] = [1,2,3]
del e["a"]
print d.keys()

输出：

^{pr2}$

Answer 2

正如@dmargol1在评论中建议的那样，我可以避免deepcopy（）和copy（），而是从头开始构建图形，而不是复制和修改它，这实际上要快得多。在

如果可能的话：去做！在

如果复制是必要的，有两种方法。如果不需要更改值，copy（）是一种方法，因为它比deepcopy（）快得多（参见@george solymosi的评论）。如果需要更改值，deepcopy是唯一的方法（参见@gall的注释）。在