可以恢复到先前状态的数据结构

Question

如果以前曾经问过这个问题，我很抱歉，但我不确定我在寻找什么，而且我缺乏领域知识来正确构建问题，这使得答案难以找到！

无论如何，我试图用Python实现模拟退火算法（IBM J. Res.Dev。，2001; 45（3/4）; 545）。作者给出了他在C ++中实现的算法的清晰概述，但是在他的定义结束时他陈述了以下内容

  

“为了避免重复且可能昂贵的内存分配，S和S *被实现为单个对象，能够在不利的突变后恢复到其初始状态。”

（S和S *表示正在优化的任何内容的原始和步骤更改状态。）

在之前更天真的版本中，我使用了两个列表来保存每个州，但他的评论似乎表明这种方法是内存效率低下的。因此，我的问题是：

1. 他的评论是C ++特定的，在Python中我可以继续使用列表而不用担心吗？
2. 如果我确实需要担心它，我应该使用什么Python数据结构？只需定义一个具有原始和变异属性的类以及一个进行变异的方法，或者还有其他我缺少的东西？
3. 我仍然需要两个状态，那么在类中包装会改变分配内存的方式以使类表示更紧凑吗？

Answer 1

理论上，你可以记录并重放所有对可变Python对象的操作，以便在误导突变之前实现它的状态。但那是痛苦和昂贵的。因此，将记录的事件映射到反函数，以便可以恢复突变。

然而，函数式编程的趋势似乎强烈鼓励扩展使用不可变数据...... 尤其是并发编程。这种思维方式不仅限于Haskell，OCaml和Erlang等函数式语言。它甚至是infiltrated the Java world：

  

如果一个对象的状态在其后不能改变，则该对象被认为是不可变的   是建造的。最大程度上依赖于不可变对象   被认为是创建简单，可靠代码的合理策略。

     

不可变对象在并发应用程序中特别有用。   由于它们无法改变状态，因此它们不会被线程破坏   干扰或观察到不一致的状态。

     

程序员通常不愿意使用不可变对象，因为   他们担心创建新对象的成本而不是   更新对象。对象创建的影响通常是   过高估计，可以通过一些效率来抵消   与不可变对象相关联。这些包括减少的开销   由于垃圾收集，并消除了所需的代码   保护可变对象免受腐败。

     

以下小节介绍了一个实例可变的类   从中派生出具有不可变实例的类。这样做，他们   给出这种转换的一般规则并演示一些   不可变对象的优点。

使用地图或列表推导生成新列表并相应地进行修改。如果Ram确实是一个问题，请考虑使用generator，这样可以获得具有所需修改和较低内存占用量的迭代。

Answer 2

这取决于正在创建的对象。如果它是一个大对象（内存中），那么创建其中两个S和S'作为列表，否则将会降低内存效率，然后设计转换S的方法 - ＆gt; S'，反之亦然，只要转换本身不会占用太多内存。

这些类型的数据结构被归类为RetroActive Data Structures以及其他一些同义词，例如Kinetic data structures。

使用deque并管理所有对象状态是这样做的一种方式。