在高階語言中，變數是對記憶體及其位址的抽象。對於python而言，python的一切變數都是物件，變數的儲存，採用了引用語義的方式，儲存的只是乙個變數的值所在的記憶體位址，而不是變數本身。
上面的話可能有點難以理解，看例子：
a = 『abc』
定義變數 a 時，python直譯器幹了兩件事情：
1）在記憶體中建立了乙個』abc』的字串；
2）在記憶體中建立了乙個名為 a 的變數，並把它指向』abc』。
靜態語言如c++在定義變數時必須指定變數型別，如果賦值的時候型別不匹配，就會報錯。python作為動態語言，與靜態語言相比更靈活，正是這個原因。
舉個栗子：
a =
'abc'
b = a
a ='xyz'
print
(b)
如果你認為列印『abc』，那麼你可能理解了python變數；如果你認為列印『xyz』，請往下看。
第一步：執行a = 『abc』，直譯器建立了字串』abc』和變數a，並把a指向』abc』
第二步：執行b = a，直譯器建立了變數b，並把b指向a指向的字串』abc』
第三步：執行a = 『xyz』，直譯器建立了字串』xyz』，並把a的指向改為』xyz』，但b並沒有更改
相信你對python變數有所理解了，繼續往下看。
為什麼寫這篇部落格，因為刷leetcode出現了乙個這個現象，請看：
what???為啥list_b也跟著變了？？？
其實，這種情況下，list_b和list_a是一樣的，他們指向同一片記憶體，list_b不過是list_a的別名，是引用。 我們可以使用id(x) 來檢視兩個list的位址。
綜上所述，賦值操作（包括物件作為引數、返回值）不會開闢新的記憶體空間，它只是複製了新物件的引用。也就是說，除了list_b這個名字以外，沒有其它的記憶體開銷。修改了list_a，就影響了list_b；同理，修改了list_b就影響了list_a。注意：與1. 變數中例子區別開來，那個例子是新生成乙個字串，而這個是在原list_a上做修改。
你可能會問，那我想建立新物件，但要保留原物件內容應該怎麼辦呢？淺拷貝想你所想。
淺拷貝有三種形式：切片操作，工廠函式，copy模組中的copy函式。
淺拷貝產生的list_b不再是list_a了，使用id檢視，發現它們不指向同一片記憶體。但是當我們使用 id(x) for x in list_a 和 id(x) for x in list_b 時，可以看到二者包含的元素的位址是相同的。
在這種情況下，list_a和list_b是不同的物件，修改list_b理論上不會影響list_a。
注意：淺拷貝之所以稱為淺拷貝，是它僅僅只拷貝了一層，在list_a中有乙個巢狀的list，如果我們修改了它，情況就不一樣了。
what???list_b變了？？是的！修改列表外巢狀，list_a會修改它的引用，指向別的位置；但修改內巢狀，列表的位址並未發生變化，不會指向別的位置，在原記憶體位址修改。粗暴來說就是：修改一層不會影響，修改多層就會影響，因為淺拷貝只拷貝了一層（即拷貝了一層引用），內巢狀的引用還是共享的。
這就是我當初遇到問題的原因，原題
class
solution
:def
uniquepathswithobstacles
(self, obstaclegrid)
:"""
:type obstaclegrid: list[list[int]]
:rtype: int
"""m =
len(obstaclegrid)
n =len(obstaclegrid[0]
)# dp二維陣列定義有問題
# 這m個列表就是淺拷貝，修改任意乙個其他的也會改變
dp =[[
0]* n]
* m # 正確定義方式
# dp = [[0 for j in range(n)] for i in range(m)]
if obstaclegrid[0]
[0]==
1:dp[0]
[0]=
0else
: dp[0]
[0]=
1for i in
range(1
, m)
:if obstaclegrid[i][0
]==1:
dp[i][0
]=0else
: dp[i][0
]= dp[i -1]
[0]for i in
range(1
, n)
:if obstaclegrid[0]
[i]==1:
dp[0]
[i]=
0else
: dp[0]
[i]= dp[0]
[i -1]
for i in
range(1
, m)
:for j in
range(1
, n)
:if obstaclegrid[i]
[j]==1:
dp[i]
[j]=
0else
: dp[i]
[j]= dp[i -1]
[j]+ dp[i]
[j -1]
return dp[m -1]
[n -
1]
和淺拷貝對應，深拷貝拷貝了物件的所有元素，包括多層巢狀的元素。因而，它的時間和空間開銷要高。
同樣對list_a，若使用list_b = copy.deepcopy(list_a)，再修改list_b將不會影響到list_a了。即使巢狀的列表具有更深的層次，也不會產生任何影響，因為深拷貝出來的物件根本就是乙個全新的物件，不再與原來的物件有任何關聯。
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