在分析python列表时，当我看到其他编程语言无法做到的事情时，我感到很惊讶。可以说我有一个名为my_list
my_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
下一步，当我喜欢
my_list[9] = my_list #I didn't seen such things possible in C/C++
当我打印my_list，my_list[9]和my_list[9][9]时，所有这些都给出相同的结果。
my_list
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [...]]
my_list[9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [...]]
my_list[9][9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [...]]
我了解的是，my_list[9]是引用相同的列表，称为my_list，而[...]表示自我引用列表，即列表指向与您进行type(my_list[9])时相同的列表，它给我type作为list。
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [...]]
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Does it like self referential struct pointer concept of C ?
在my_list上面的示例中，我只是为了进行简单的测试运行而添加的。我想知道诸如my_list[9] = my_list之类的东西如何使python代码性能更好。 my_list[9] = my_list在python中成为可能的背后的实际意图是什么？
任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分：1)
除了引用对象（如指针）外，python中的列表不包含任何内容。他们可以引用任何对象，包括他们自己。
答案 1 :(得分：1)
可能是因为列表（如其他容器）存储了引用，为什么不引用自身呢？
def get_similarity(sequence_1, sequence_2)
lcs_length = Diff::LCS::Internals.lcs(sequence_1, sequence_2).compact.length
lcs_length.to_f * 2 / (sequence_1.length + sequence_2.length)
end
/ __str__函数已受到保护，可避免无限递归，并显示省略号（__repr__）。
为什么有可能？因为这不是不可能的。如果Python要防止这种情况发生，则意味着每次在列表中添加对象时都要检查自引用。这可能是用于维护参考高速缓存的额外O（n）存储开销，或者是用于执行参考搜索的O（n）时间开销。