python - 在递归函数中将巨大的列表作为参数传递时的性能？

Question

我正在使用 Python，我有一个递归函数，它接受一个巨大的列表作为参数之一:

# Current implementation
def MyFunction(arg1, arg2, my_huge_list)
    ...
    ...
    MyFunction(new_arg1, new_arg2, my_huge_list)

正如您在上面看到的，MyFunction 是使用 same 列表 my_huge_list 递归调用的；与其他论点不同，这不会改变。而且，这个列表又是巨大的。我的一个 friend 建议我可以将 my_huge_list 视为全局变量以提高性能，否则这个巨大的列表可能会在每次迭代中被一遍又一遍地复制。

# Friend's suggestion

MyHugeList=[a,b,c, ...and many many other elements... ]

def MyFunction(arg1, arg2)
    global MyHugeList
    ...
    ...
    MyFunction(new_arg1, new_arg2)

使用如上所示的全局变量是否可以提高算法的性能而不是原始版本？我的程序运行了数周，因此从长远来看，即使是微小的改进也可能很有值(value)。

Answer 1

列表将通过引用传递，因此与 100000 项列表相比，传输 1 项列表不会花费更长的时间:

def null(x): return x
longlist = range(100000)
shortlist = range(1)
longerlist = range(1000000)

%timeit null(shortlist)
10000000 loops, best of 3: 124 ns per loop

%timeit null(longlist)
10000000 loops, best of 3: 137 ns per loop

%timeit null(longerlist)
10000000 loops, best of 3: 125 ns per loop

较长的列表中有 100k 和 1M 的条目，但与较短的列表相比，作为参数传递的时间并不长。

可能还有其他方法可以提高性能；这可能不是其中之一。