当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go教程 > append函数修改底层数组:为什么递归算法中元素会意外被修改?

append函数修改底层数组:为什么递归算法中元素会意外被修改?

2024-12-21 21:33:33 0浏览 收藏

知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个Golang开发实战,手把手教大家学习《append函数修改底层数组:为什么递归算法中元素会意外被修改?》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!

append函数修改底层数组:为什么递归算法中元素会意外被修改?

避免 append 函数修改底层数组

问题描述:

在利用 append 函数生成数组组合的算法中,发现当输入数组长度大于 5 时,某些元素会受到修改。尽管 append 应为指针传递,并且新声明了 next 数组,但较小的元素会被修改。

问题分析:

问题在于 append 函数的长度追加特性。虽然每次添加元素都会增加容量,但并不是逐个增加,而是以一定的倍数递增。因此,当底层数组被用满时,追加元素会直接申请一个更大的新数组。

示例说明:

以下示例演示了 append 长度追加的过程:

a := []int{}
for i := 0; i < 10; i++ {
    a = append(a, i)
    fmt.println(cap(a))
}

输出:

1
2
4
4
8
8
8
8
16
16

可以看到,三次 append 增加了 2 个容量,随后直接申请了一个长度为 8 的数组,再往后又申请了一个长度为 16 的数组。

问题算法中的影响:

在问题算法中,插入 [1,2,3] 时生成的底层数组长度为 4。当递归回溯到 [1,2,3] 后面要追加元素 5 时,由于底层数组长度为 4,不必申请新的空间,直接在元数组上修改,导致 [1,2,3,4] 也修改为 [1,2,3,5]。

解决方案:

为新切片强制分配一个新的底层数组即可解决问题:

next := make([]int, len(pre))
copy(next, pre)
next = append(next, (*nums)[i])

好了,本文到此结束,带大家了解了《append函数修改底层数组:为什么递归算法中元素会意外被修改?》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多Golang知识!

解决电脑D盘消失问题的全面指南解决电脑D盘消失问题的全面指南
上一篇
解决电脑D盘消失问题的全面指南
JSqlParser-MySQL Convert(expr,type) 函数的问题
下一篇
JSqlParser-MySQL Convert(expr,type) 函数的问题
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    290次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    343次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    344次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    308次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    130次使用