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这是一个非常经典的 Python 变量赋值与切片语法问题。虽然这两行代码看起来“效果相似”，但它们的底层语义是不同的

重点区别在于是否修改原列表 nums1 的内存对象（in-place 修改 vs 重新赋值）。

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✅ 两句代码分别是什么意思？

① nums1[:] = sorted_list

这是“原地修改”（in-place modification）

• nums1[:] 表示对原列表的所有元素进行切片操作（整个列表）；
• nums1[:] = ... 会把原来的列表内容就地替换为 sorted_list 中的内容；
• ✅ 不会改变 nums1 本身的引用地址；
• ✅ 通常用于在函数中更新“传进来的列表”，让调用者能感知到修改。

nums1 = [1, 2, 3]
sorted_list = [4, 5, 6]
nums1[:] = sorted_list
print(nums1)  # [4, 5, 6]

• 内存地址不变：

id_before = id(nums1)
nums1[:] = sorted_list
id_after = id(nums1)
print(id_before == id_after)  # True ✅

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② nums1 = sorted_list[:]

这是“重新赋值”（rebinding）

• sorted_list[:] 是一个 sorted_list 的浅拷贝；
• 然后用 nums1 = ... 把 nums1 指向了新列表；
• ❌ 不会影响原来的 nums1 对象（原列表的内存地址变了）；
• 原本指向 nums1 的其他变量或引用会失效。

nums1 = [1, 2, 3]
sorted_list = [4, 5, 6]
nums1 = sorted_list[:]
print(nums1)  # [4, 5, 6]

• 地址发生变化：

nums1 = [1, 2, 3]
id_before = id(nums1)
nums1 = [4, 5, 6][:]
id_after = id(nums1)
print(id_before == id_after)  # False ❌

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🧪 举个更明确的例子

def update_list(nums1, sorted_list):nums1[:] = sorted_lista = [1, 2, 3]
b = [9, 9, 9]
update_list(a, b)
print(a)  # [9, 9, 9] ✅ 被修改了

vs

def update_list(nums1, sorted_list):nums1 = sorted_list[:]a = [1, 2, 3]
b = [9, 9, 9]
update_list(a, b)
print(a)  # [1, 2, 3] ❌ 没有变化

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🧠 总结对比

写法	是否修改原列表	是否保留引用地址	用途
nums1[:] = sorted_list	✅ 是（就地修改）	✅ 是	改变传入列表的内容
nums1 = sorted_list[:]	❌ 否（创建新列表）	❌ 否	创建新的副本或重新赋值变量

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✅ 什么时候用哪一个？

• 如果你想更新一个传入的列表变量，让外部变量感知到，用 nums1[:] = ...
• 如果你想让 nums1 拿到一份新的拷贝，和旧的 nums1 无关，用 nums1 = ...[:]