我正在努力提高算法的速度，在查看调用的操作之后，我很难确定到底是什么在减慢速度我想知道python的deepcopy（）是否可能是罪魁祸首，或者我是否应该进一步研究一下自己的代码。
最佳答案
查看代码（您也可以），它会遍历被引用对象树中的每个对象（例如dict的键和值、对象成员变量等），并为它们执行两项操作：
通过在id indexedmemodict中查看它是否已经被复制
对象的副本（如果没有）
第二个是简单对象的o（1）。对于复合对象，相同的例程处理它们，因此在树中的所有n个对象上，都是o（n）。第一部分，在dict中查找对象，是O(1) on average, but O(n) amortized worst case。
所以充其量，平均来说，deepcopy是线性的memo中使用的键是id()值，即内存位置，因此它们不是随机分布在键空间（上面的“平均”部分）上的，它的行为可能会更糟，直到o（n^2）最坏的情况。在实际使用中，我确实观察到一些性能下降，但在大多数情况下，它表现为线性。
这是复杂的部分，但常数很大，deepcopy is anything but cheap很可能会引起你的问题。唯一确定的方法是使用探查器——去做吧。fwiw，我目前正在重写速度非常慢的代码，98%的执行时间都花在deepcopy上。
关于python - Python的deepcopy()的运行时复杂度是多少？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/8957400/