Python最短路径算法中list slicing代码行的作用及赋值差异解析

我正在学习Python中的最短路径算法，代码运行正常，但其中一行代码令我困惑，希望得到解释。我想理解代码中new_path = current_path[:]这行的作用，以及将其改为new_path = current_path后结果不同的原因，完整代码如下：

# Construct the graph
graph = {'0':{'.','1','2'}, 
         '.':{'0','3'}, 
         '1':{'0','2','4'}, 
         '2':{'0','1','3','5'}, 
         '3':{'.','2'}, 
         '4':{'1','5','7'},          
         '5':{'2','4','6','8'}, 
         '6':{'3','5','9'},          
         '7':{'4','8'}, 
         '8':{'5','7','9'},          
         '9':{'6','8'}}


# Function to return the shortest path between two nodes in a graph
def shortest_path(graph, start_node, end_node):
    path_list = [[start_node]]
    path_index = 0
    
    # To keep track of previously visited nodes
    previous_nodes = {start_node}
    if start_node == end_node:
        return path_list[0]
        
    while path_index < len(path_list):
        current_path = path_list[path_index]
        last_node = current_path[-1]
        next_nodes = graph[last_node]
        
        # Search for the end node within the list of next_nodes
        if end_node in next_nodes:
            current_path.append(end_node)
            return current_path
        
        # Add new paths
        for next_node in next_nodes:
            if not next_node in previous_nodes:
                new_path = current_path[:]        # <-----------------------This line
                new_path.append(next_node)
                path_list.append(new_path)
                
                # To avoid backtracking
                previous_nodes.add(next_node)
                
        # Continue to next path in list
        path_index += 1
    
    # No path is found
    return []


# Print the shortest path from 1 to 9 in the graph
print(shortest_path(graph, '1','9'))    

一、new_path = current_path[:]的作用 #

这行代码是对current_path做浅拷贝，生成一个和原列表内容完全相同，但内存地址独立的新列表。

在这个BFS最短路径算法里，我们需要为每个相邻节点生成一条独立的新路径——这条路径基于当前路径，再加上相邻节点。用切片拷贝后，后续对new_path的修改（比如append(next_node)）只会影响这个新列表，不会改动原来的current_path，确保path_list里的每条路径都是各自独立的分支，符合BFS逐层探索路径的逻辑。

二、改为new_path = current_path结果不同的原因 #

Python里列表是可变对象，new_path = current_path只是让new_path指向和current_path同一个列表对象的引用，并不是创建新列表。

这时候如果执行new_path.append(next_node)，会直接修改原current_path的内容，进而影响path_list中原本存储的路径。比如处理第一个相邻节点时，原路径被修改，处理下一个相邻节点时，会在已经被修改的原路径上继续添加节点，导致所有新生成的路径都共享同一个列表对象，最终完全打乱BFS的路径探索逻辑，得到错误的最短路径结果，甚至无法找到正确路径。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ScottC