深拷贝和浅拷贝
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发布时间：2024-05-31 12:06
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时间：2024-06-03 21:23
探索深拷贝与浅拷贝：数据复制的艺术
在编程的世界里，数据复制并非表面看起来那么简单。数据类型主要分为基本类型和引用类型，其中对象和数组这类复杂结构涉及的深拷贝与浅拷贝，是程序员常常面临的挑战。让我们一起深入理解这两个概念，看看它们如何在内存中工作，以及如何影响我们的代码行为。
基本与引用数据的差异
基本数据类型，如String, Number, Boolean等，直接存储在栈中，而引用类型如Object和Array，存储的是指向堆内存中实体的指针。当需要一个对象的副本时，浅拷贝与深拷贝的选择就至关重要。
浅拷贝与深拷贝的示意图
浅拷贝犹如复制一个指针，新旧对象共享同一内存地址，这意味着任何一方的改变都会波及到另一个。相反，深拷贝则是创建了一个全新的对象副本，新对象与原对象独立，互不影响。
赋值与浅拷贝的微妙差别
赋值操作看似简单，实际上它传递的是对象的引用，而非数据本身。浅拷贝则更为细致，它会逐个复制对象属性，如果是基本类型，拷贝的是值；如果是引用类型，拷贝的是地址。这可能导致意外的关联，一旦引用对象发生变化，浅拷贝的后果就会显现。
浅拷贝的实现策略
1. Object.assign()的浅拷贝: 这个方法虽方便，但仅在对象层次单一时实现深拷贝，否则它拷贝的仅是属性引用而非完整对象。
2. Array的slice()和concat()方法: 两者同样只复制元素的引用，导致修改新数组会同步影响原数组。
深拷贝实例与理解
要实现真正的深拷贝，我们可以利用JSON.stringify和parse，通过两次转换创建新对象，这种方法适用于对象和数组，但不能处理函数。还有递归方法，通过遍历并复制每个元素直到遇到基本类型，这是一种更为细致的深拷贝手段。
另外，JavaScript库lodash提供了_.cloneDeep工具，能方便地进行深度克隆，进一步简化了开发者的工作。
总之，深拷贝与浅拷贝的抉择，不仅影响代码的效率，还关乎数据的独立性和代码的可维护性。理解并灵活运用它们，是每个开发者必不可少的技能。
python深拷贝和浅拷贝的区别
python深拷贝和浅拷贝的区别是：1、直接赋值，默认浅拷贝传递对象的引用而已，原始列表改变，被赋值的b也会做相同的改变。2、copy浅拷贝，没有拷贝子对象，所以原始数据改变，子对象会改变。3、深拷贝，包含对象里面的自对象的拷贝，所以原始对象的改变不会造成深拷贝里任何子元素的改变。Python的语句不同...
python深拷贝和浅拷贝的区别
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深拷贝和浅拷贝的区别
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面试官:老是问我深浅拷贝问题,自己看文章
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深拷贝、浅拷贝和clone、new方法效率对比
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