我正在尝试提高算法的速度，在查看了正在调用哪些操作之后，我很难准确地确定是什么导致速度变慢。我想知道 Python 的 deepcopy() 是否可能是罪魁祸首，或者我是否应该进一步研究我自己的代码。
查看代码（您也可以），它会遍历引用对象树中的每个对象（例如 dict 的键和值、对象成员变量……）并为它们做两件事：
- 通过在 id-indexed 中查找来查看它是否已被复制
memo dict
- 对象的副本（如果没有）
第二个是O(1)对于简单的物体。对于复合对象，相同的例程处理它们，所以总的来说n树中的对象，即O(n)。第一部分，在字典中查找对象，是O(1)平均而言，但是O(n)最坏情况摊销 http://wiki.python.org/moin/TimeComplexity.
所以平均而言，充其量，deepcopy是线性的。使用的按键memo are id()值，即内存位置，因此它们不是随机分布在密钥空间（上面的“平均”部分）上，并且它可能表现得更糟，直到O(n^2)最坏的情况下。我确实在实际使用中观察到一些性能下降，但在大多数情况下，它的表现是线性的。
这是复杂的部分，但是常数很大并且deepcopy一点也不便宜 http://writeonly.wordpress.com/2009/05/07/deepcopy-is-a-pig-for-simple-data/并且很可能会导致您的问题。唯一确定的方法是使用探查器——去做吧。 FWIW，我目前正在重写非常慢的代码，其 98% 的执行时间都花在deepcopy.
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