【问题标题】：Design reason behind having some functions modify the object in-place让某些功能就地修改对象的设计原因
【发布时间】：2022-07-08 05:06:17
【问题描述】：
让random.shuffle就地修改列表而不是返回新列表的设计原因是什么？
假设，例如，str.replace() 返回一个新字符串，并且考虑到字符串是不可变的，不可能有任何其他方式，如果random.shuffle() 返回一个新列表不是更一致吗？
【问题讨论】：
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我不认为不可变对象上的方法（正如您所说的那样不可能是其他任何方式）对于需要可变序列的函数来说是一件好事。还有很多其他 Python 方法和函数可以就地操作，要遵守的约定是它们都返回 None。正如the docs 所说，如果您想要一个新的混洗列表（或想要混洗一个像元组这样的不可变序列），您可以使用sample(x, k=len(x)) 作为替代方案。
标签：
python
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【解决方案1】：
当您有一个（大）可变容器时，就地修改它可能比创建一个新容器更有效。但对于 tuple 或 str 这样的不可变类型，不能选择。
【解决方案2】：
大多数列表或数组混洗实现使用 Durstenfeld 的 Fisher-Yates 算法变体（在 Knuth 的计算机编程艺术，第 2 卷，第 3.4.2 节中也称为“算法 P”）。该算法的优点是它在 O(n) 时间内完成，并且需要 O(1) 额外的内存（在 O(n) em> 现有列表需要开始的空间）。这比在每个步骤中创建一个新列表要高效得多。即使在纯函数环境中，库实现也可能会制作原始列表的初始副本，然后应用此（变异）算法。这不会是纯粹的功能，而是完全隐藏在调用代码中。此外，通过制作一次性副本，可以轻松地将实现从就地修改转换为更纯粹的功能样式。然而，正如其他人所指出的，根据针对特定库观察到的其他原则，设计人员可能会选择不这样做。