Python递归实现Trie树DFS遍历更新结果数组的运行逻辑疑问

这两个问题的核心本质是Python可变对象的传参机制，具体解释如下：

疑问1：为什么ls能在每轮for循环迭代中更新并传递到下一次迭代？ #

• Python的参数传递对可变对象（比如列表、字典、自定义类实例）传递的是对象的内存引用，而非新的拷贝。你最开始调用self.dfs(self.curr, [])时创建的空列表，在所有递归调用中都是同一个对象，所有操作都是直接修改该对象本身。
• 你原代码中ls = self.dfs(level.child[c], ls)以及函数末尾的return ls，本质上是把同一个列表的引用反复赋值给当前作用域的ls变量。因为每次dfs返回的就是你传入的那个ls本身，所以赋值操作并没有改变ls的指向，下一轮for循环迭代时，ls依然指向全局唯一的结果列表，自然携带了之前所有迭代和递归的修改结果。

疑问2：为什么去掉return和赋值操作后代码依然正常运行？ #

• 你提到的修改版代码，去掉了ls赋值和return操作依然能生效，才是符合Python可变对象特性的正常表现：你在递归函数中执行ls.append(level.info)是对列表的原地修改，直接作用于最开始创建的全局结果列表，不需要通过返回值来回传修改结果。
• 举个简单的示例验证：

def add_item(lst):
    lst.append(1)
    # 不需要return lst

my_lst = []
add_item(my_lst)
print(my_lst) # 输出 [1]

• 你原代码中的return操作和ls赋值其实是完全冗余的，只是刚好没有影响结果而已，本质上所有修改都是通过可变对象的原地操作完成的。

补充建议 #

如果想要避免这种隐式的原地修改，你可以每次递归传入新的列表拷贝，但这种写法会增加内存开销，对于收集结果的DFS场景，直接用可变对象原地修改是更常用的高效写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Qiang Super