问题背景：

当有一个数组list1 = [1,2,3]，需要根据list1创建一个二维数组list2时，

想到了列表的list2.append(list1)

结果由于list1.pop()更改，list2的结果也随之变化，开始摸不着头脑。

append(list)与append(list[:])的区别

append(list)

执行list2.append(list1)时，实际上是将list1列表的引用添加到了list2中。

意味着，list2列表中的元素与list1列表指向同一个对象；

因此，在对list1进行就地修改操作修改list1时，修改便反馈在list2上。

当然，如果对list1进行的是非就地修改操作，list2结果并不会受到影响。

list1 = [1, 2, 3]  
list2 = []  
# 添加list1的引用  
list2.append(list1)  
# 现在，list2和list1 都指向同一个列表  
print(list2)  # 输出: [[1, 2, 3]]    
# 修改list1 
list1.append(4)  
# list2中的元素也被修改了，因为它们指向同一个列表  
print(list2)  # 输出: [[1, 2, 3, 4]]  

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append(list[:])

执行list2.append(list1[:])时，实际上创建了一个list1列表的浅拷贝，并将这个浅拷贝的引用添加到list2中。

意味着，list2中的元素是一个新列表，与list1在内存中占有不同的位置；

因此，无论对list1进行何种操作，均不会影响list2。

# 添加list1的浅副本  
list2.append(list1[:])  
# 现在，res和path指向不同的列表  
print(list2)  # 输出: [[1, 2, 3]]  
# 修改list1
list1.append(4)  
# list2中的元素没有改变，因为它们是独立的列表  
print(list2)  # 输出: [[1, 2, 3]]

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就地修改与非就地修改的区别

刚才有提到就地修改和非就地修改的说法，到底何为列表的就地修改？何为非就地修改呢？

非就地修改(Non-in-place Modification)

创建原始数据的一个新副本，并在该副本上进行修改，而原始数据保持不变。

常见操作：

1、切片复制新变量

original = [1, 2, 3]  
modified = original[:]  # 浅拷贝  
modified.append(4)  # 修改新列表，原始列表不变

2、列表推导式

original = [1, 2, 3, 4, 5]  
modified = [x * 2 for x in original]  # 创建新列表，每个元素都是原始元素的两倍

3、map()或filter()函数

original = [1, 2, 3, 4, 5]  
modified = list(map(lambda x: x * 2, original))  # 每个元素乘以2
print(modified)     # 输出：[2, 4, 6, 8, 10]filtered_iter = filter(lambda x: x > 3, original)
# filter()返回的是一个迭代器，因此我们需要将它转换成列表或其他数据结构来查看结果  
filtered_list = list(filtered_iter) 
print(filtered_list)  # 输出: [4, 5]

4、列表的+操作符

list1 = [1, 2, 3]  
list2 = [4, 5, 6]  
combined = list1 + list2  # 合并成新列表

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就地修改(In-place Modification)

直接修改原始数据，不会创建新的数据副本。

常见操作：

1、append()、pop()、remove()、insert()、sort()、reverse()等直接修改列表本身的方法

2、切片赋值

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]  
list1[1:3] = [20, 30]  # 直接替换列表中的一部分

3、__setitem__特殊方法

这不是日常编程中常用的方法，但它是Python中所有可变序列类型（如列表）支持的就地修改机制的一部分。

my_list = [1, 2, 3]  
my_list.__setitem__(1, 10)  # 直接设置索引为1的元素为10

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