高效的2d列表初始化[python]

Question

我在为图的邻接矩阵编写代码时发现了这个问题：

Best and/or fastest way to create lists in python

所以，我只是写了这个来初始化我的邻接矩阵，因为它似乎是迄今为止初始化列表最快的方法。

import time
t1 = time.time()
matrix = [[0]*5000]*5000
t2 = time.time()

t2-t1

0.0

但是在做了一些操作之后，我意识到每次我更改/追加一个元素时，效果都会应用到所有的子列表中，这意味着每个列表只是一个引用，这对于一个真实的场景来说是行不通的，尽管它很快。

我不能使用numpy，因为算法站点不允许外部模块/库。我认为numpy将是一般情况下的理想解决方案。

现在，很明显，大多数其他的2d/多模糊列表初始化答案都表明了列表的理解性，

import time
t1 = time.time()
matrix = [[0 for i in range(5000)] for j in range(5000)]
t2 = time.time()
print(t2-t1)

0.7021145820617676

但是，考虑到算法站点中解决图问题的严格时间限制(与其他语言相比)，这似乎很慢。

有没有更快的方法来初始化python中的2d/3d列表？

让我知道，如果有重复，到目前为止，我没有发现任何显示时间比较的方法之间的多维列表初始化。

Answer 1

这个问题来自于第二个层次的列表。[0] * 5000很好，因为is构建了一个不可变值的列表。因此，如果您更改了该列表中的一个值，您将实际替换它。但是，由于列表是可变的，所以不能使用该方法生成列表列表。

但这一点：

[[0] * 5000 for i in range(5000)]

仍然是正确的。它构建了5000种不同的(不可变)数字列表，因此它将允许您更改任何单独的元素，而不会产生不必要的副作用。而且它比当前代码高效得多。

Answer 2

我发现了一种方法，它比执行理解列表要快，但仍然比执行matrix=[[0]*5000]*5000慢得多。我不是专家，但我怀疑您的方法太快了，因为它并不是真正创建大小为5000x5000的列表，而是创建一个大小为5000的列表并重复它，正如您注意到的那样。

您的方法在我的计算机中需要2.098e-5秒。我的方法在我的计算机中需要0.1236秒(可能我的方法在您的计算机中花费的时间更长，所以它可能会更慢)。

mat = []
[mat.append([0]*5000) for i in range(5000)]

你可以试试，也许它能缓解你的问题。