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我正在使用 Python，并且我有一个递归函数，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)

正如您在上面看到的，MyFunction使用相同的列表递归调用my_huge_list；与其他论点不同，这不会改变。而且，这个列表是巨大的。我的一个朋友建议我可以把my_huge_list它当作一个全局变量来提高性能，否则这个巨大的列表可能会在每次迭代中被一遍又一遍地复制。

# Friend's suggestion

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

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

使用如上所示的全局变量是否会比原始版本提高算法的性能？我的程序运行了数周，因此从长远来看，即使是轻微的改进也可能很有价值。

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该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

较长的列表中有 100k 和 1M 条目，但与较短的列表相比，作为参数传递的时间并不长。

可能还有其他方法可以提高性能；这可能不是其中之一。

于 2013-10-04T18:05:38.110 回答
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不，Python 中的参数是通过引用传递的。
更准确地说，Python 中的变量只是一个存储实际数据内存地址的指针。因此，当 Python 的变量指针传递给函数时——它通过其值传递——指向实际数据的地址，这意味着通过值传递给函数的变量和变量的值是对对象的引用。

有关该主题的更多信息：

于 2013-10-04T18:00:36.100 回答