python - 蒙特卡洛算法中的python字典更新

Question

我正在尝试编写一个蒙特卡洛代码，在其中优化字典中的元素。例如，我将我的原始字典定义为

A = {}
A[1] = ['a','b','c']
A[2] = ['d','e','f']

这导致

>>> A
{1: ['a', 'b', 'c'], 2: ['d', 'e', 'f']}

现在说我的蒙特卡洛中的一个尝试是从 A[1] 中取出一个随机元素“a”并将其放入 A[2]。但是，我想保留我原来的字典。所以我首先创建一个新字典：

B = A

然后在 BI 中进行所需的更改

B[1].remove('a')
B[2].append('a')

这导致了我想要获得的修改后的字典：

>>> B
{1: ['b', 'c'], 2: ['d', 'e', 'f', 'a']}

然而，这也改变了我原来想要备份的字典 A。

>>> A
{1: ['b', 'c'], 2: ['d', 'e', 'f', 'a']}

有什么办法可以做到这一点吗？谢谢你的帮助！

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您需要对字典进行深层复制：

import copy
B = copy.deepcopy(A)

如果您不这样做，则数组引用将在字典之间共享。

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有一种方法可以对字典进行浅拷贝：

A = {}
A[3] = 2
C = A.copy()
C[3] = 3
print C[3],A[3]

输出：3,2

但这在您的特定情况下不起作用，因为您的键确实是对可变对象的引用，在您的情况下，您要么知道对象如何工作并实现您的副本：

B = {}
for i in A.keys():
    B[i] = []
    B[i].extend(A[i])
B[1].remove('a')
B[2].append('a')

或者你做一个 deepcopy()。我不太喜欢后一种解决方案，因为我无法控制深拷贝的实际工作方式。http://docs.python.org/library/copy.html

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