Question

我正在使用Python，我有一个递归函数，它将一个巨大的列表作为参数之一：

# Current implementation
def MyFunction(arg1, arg2, my_huge_list)
    ...
    ...
    MyFunction(new_arg1, new_arg2, my_huge_list)

如上所示，使用相同的列表MyFunction递归调用my_huge_list;与其他论点不同，这并没有改变。而且，这个名单又是巨大的。我的一个朋友建议我可以将my_huge_list视为一个全局变量来提高性能，否则这个庞大的列表可能会在每次迭代中反复复制。

# Friend's suggestion

MyHugeList=[a,b,c, ...and many many other elements... ]

def MyFunction(arg1, arg2)
    global MyHugeList
    ...
    ...
    MyFunction(new_arg1, new_arg2)

如上所示使用全局变量是否会提高算法的性能而不是原始版本？我的程序运行了几个星期，所以从长远来看，即使是轻微的改进也可能是有价值的。

Answer 1

列表将通过引用传递，因此不再需要传输1项列表与100000项列表：

def null(x): return x
longlist = range(100000)
shortlist = range(1)
longerlist = range(1000000)

%timeit null(shortlist)
10000000 loops, best of 3: 124 ns per loop

%timeit null(longlist)
10000000 loops, best of 3: 137 ns per loop

%timeit null(longerlist)
10000000 loops, best of 3: 125 ns per loop

较长的列表中包含100k和1M条目，但作为参数传递的时间并不比较短的列表长。

可能还有其他方法可以提高绩效;这可能不是其中之一。

Answer 2

不，Python中的参数是通过引用传递的更确切地说 - Python中的变量只是存储实际数据的内存地址的指针。因此，当Pythons变量指针传递给函数时 - 它通过其值 - 地址指向实际数据，这意味着，通过值和变量值传递给函数的变量是对对象的引用。

有关该主题的更多信息：

在递归函数中传递巨大列表作为参数时的性能？

2 个答案: