• Go语言讲解深拷贝与浅拷贝


    我们在开发中会经常的把一个变量复制给另一个变量,那么这个过程,可能是深浅拷贝,那么今天帮大家区分一下这两个拷贝的区别和具体的区别。

    一、概念
    1、深拷贝(Deep Copy):

    拷贝的是数据本身,创造一个样的新对象,新创建的对象与原对象不共享内存,新创建的对象在内存中开辟一个新的内存地址,新对象值修改时不会影响原对象值。既然内存地址不同,释放内存地址时,可分别释放。

    值类型的数据,默认全部都是深复制,Array、Int、String、Struct、Float,Bool。

    2、浅拷贝(Shallow Copy):

    拷贝的是数据地址,只复制指向的对象的指针,此时新对象和老对象指向的内存地址是一样的,新对象值修改时老对象也会变化。释放内存地址时,同时释放内存地址。

    引用类型的数据,默认全部都是浅复制,Slice,Map。

    二、本质区别:
    是否真正获取(复制)对象实体,而不是引用。

    三、如何理解?
    这里举个例子,比如P2复制了P1,修改P1属性的时候,观察P2的属性是否会产生变化

    1、P2的属性变化了,说明这是浅拷贝,堆中内存还是同一个值。

    p2=&p1 // 浅拷贝,p2为指针,p1和p2共用一个内存地址
    2、P2的属性没变化,说明这是深拷贝,堆中内存是不同的值了。

    p2=p1 // 深拷贝,生成两个内存地址
    四、演示示例:
    深拷贝示例:

    package main
    
    import (
       "fmt"
    )
    
    // 定义一个Robot结构体
    type Robot struct {
       Name  string
       Color string
       Model string
    }
    
    func main() {
       fmt.Println("深拷贝 内容一样,改变其中一个对象的值时,另一个不会变化。")
       robot1 := Robot{
          Name:  "小白-X型-V1.0",
          Color: "白色",
          Model: "小型",
       }
       robot2 := robot1
       fmt.Printf("Robot 1:%s	内存地址:%p 
    ", robot1, &robot1)
       fmt.Printf("Robot 2:%s	内存地址:%p 
    ", robot2, &robot2)
    
       fmt.Println("修改Robot1的Name属性值")
       robot1.Name = "小白-X型-V1.1"
    
       fmt.Printf("Robot 1:%s	内存地址:%p 
    ", robot1, &robot1)
       fmt.Printf("Robot 2:%s	内存地址:%p 
    ", robot2, &robot2)
    
    }

    运行结果:

    深拷贝 内容一样,改变其中一个对象的值时,另一个不会变化。
    Robot 1:{小白-X型-V1.0 白色 小型}      内存地址:0xc000072330
    Robot 2:{小白-X型-V1.0 白色 小型}      内存地址:0xc000072360
    修改Robot1的Name属性值
    Robot 1:{小白-X型-V1.1 白色 小型}      内存地址:0xc000072330
    Robot 2:{小白-X型-V1.0 白色 小型}      内存地址:0xc000072360

    深拷贝中,我们可以看到Robot1号的地址与Robot2号的内存地址是不同的,修改Robot1号的Name属性时,Robot2号不会变化。

    浅拷贝我们用两种方式来介绍。

    浅拷贝示例1:

    package main
    
    import (
       "fmt"
    )
    
    // 定义一个Robot结构体
    type Robot struct {
       Name  string
       Color string
       Model string
    }
    
    func main() {
    
       fmt.Println("浅拷贝 内容和内存地址一样,改变其中一个对象的值时,另一个同时变化。")
       robot1 := Robot{
          Name:  "小白-X型-V1.0",
          Color: "白色",
          Model: "小型",
       }
       robot2 := &robot1
       fmt.Printf("Robot 1:%s	内存地址:%p 
    ", robot1, &robot1)
       fmt.Printf("Robot 2:%s	内存地址:%p 
    ", robot2, robot2)
    
       fmt.Println("在这里面修改Robot1的Name和Color属性")
       robot1.Name = "小黑-X型-V1.1"
       robot1.Color = "黑色"
    
       fmt.Printf("Robot 1:%s	内存地址:%p 
    ", robot1, &robot1)
       fmt.Printf("Robot 2:%s	内存地址:%p 
    ", robot2, robot2)
    
    }
    运行结果1:
    浅拷贝 内容和内存地址一样,改变其中一个对象的值时,另一个同时变化。
    Robot 1:{小白-X型-V1.0 白色 小型}      内存地址:0xc000062330
    Robot 2:&{小白-X型-V1.0 白色 小型}     内存地址:0xc000062330
    在这里面修改Robot1的Name和Color属性
    Robot 1:{小黑-X型-V1.1 黑色 小型}      内存地址:0xc000062330
    Robot 2:&{小黑-X型-V1.1 黑色 小型}     内存地址:0xc000062330
    浅拷贝中,我们可以看到Robot1和Robot2的内存地址是相同的,修改其中一个对象的属性时,另一个也会产生变化。

    浅拷贝示例2:

    package main
    
    import (
       "fmt"
    )
    
    // 定义一个Robot结构体
    type Robot struct {
       Name  string
       Color string
       Model string
    }
    
    func main() {
    
       fmt.Println("浅拷贝 使用new方式")
       robot1 := new(Robot)
       robot1.Name = "小白-X型-V1.0"
       robot1.Color = "白色"
       robot1.Model = "小型"
    
       robot2 := robot1
       fmt.Printf("Robot 1:%s	内存地址:%p 
    ", robot1, robot1)
       fmt.Printf("Robot 2:%s	内存地址:%p 
    ", robot2, robot2)
    
       fmt.Println("在这里面修改Robot1的Name和Color属性")
       robot1.Name = "小黑-X型-V1.2"
       robot1.Color = "黑色"
    
       fmt.Printf("Robot 1:%s	内存地址:%p 
    ", robot1, robot1)
       fmt.Printf("Robot 2:%s	内存地址:%p 
    ", robot2, robot2)
    }

    运行结果:

    浅拷贝 使用new方式
    Robot 1:&{小白-X型-V1.0 白色 小型}     内存地址:0xc000068330
    Robot 2:&{小白-X型-V1.0 白色 小型}     内存地址:0xc000068330
    在这里面修改Robot1的Name和Color属性
    Robot 1:&{小黑-X型-V1.2 黑色 小型}     内存地址:0xc000068330
    Robot 2:&{小黑-X型-V1.2 黑色 小型}     内存地址:0xc000068330

    new操作,robot2 := robot1,看上去是深拷贝,其实是浅拷贝,robot2和robot1两个指针共用同一个内存地址。

    参考:https://www.cnblogs.com/guichenglin/p/12736203.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangmingcheng/p/14387724.html
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