好的，首先要做最简单的事情：
deepcopy
通常，它很慢，因为它必须进行大量内部记账来复制病理性案例，例如以理智的方式包含其自身的对象。见，例如，该页面，或者看看的源代码deepcopy
中copy.py
是在你的Python路径的某处。sorted
速度快，因为它是用C实现的。比Python中的同类排序要快得多。
现在，正如您在评论中所要求的那样，有关Python的引用计数行为还有更多内容。在Python中，变量是引用。当您说时
a=1，请考虑它具有
1作为一个对象存在的对象，它
a只是附加到它的标签。在其他一些语言（例如C）中，变量是容器（而不是标签），执行此操作时
a=1，实际上是将1放入
a。这不适用于Python，变量是引用。这可能带来一些有趣的结果，您可能还偶然发现：
>>> a = [] # construct a new list, attach a tag named "a" to it>>> b = a # attach a tag named "b" to the object which is tagged by "a">>> a.append(1) # append 1 to the list tagged by "a">>> print b # print the list tagged by "b"[1]
之所以会出现这种现象，是因为列表是 可变 对象：您可以在创建列表后对其进行修改，并且在通过引用该列表的任何变量访问列表时都可以看到该修改。列表的
不可变 等价为元组：
>>> a = () # construct a new tuple, attach a tag named "a" to it>>> b = a # now "b" refers to the same empty tuple as "a">>> a += (1, 2) # appending some elements to the tuple>>> print b()
在这里，
a += (1, 2)创建了一个 新的 从现有的元组的元组由简称
a，加上又是元组
(1,2)是在即时构建，并
a调整为指向新的元组，而当然
b还是旧指元组。简单的数字加法也会发生相同的情况，例如
a =a+2：在这种情况下，最初由
a所指向的数字不会以任何方式发生突变，Python会“构造”一个新数字并
a指向新数字。简而言之，数字，字符串和元组是不可变的；列表，字典和集合是可变的。用户定义的类通常是可变的，除非您明确确保内部状态不能突变。还有
frozenset，这是一个不变的集合。当然还有其他很多：)
我不知道为什么您的原始代码不起作用，但是您可能遇到了与我在列表中显示的代码段有关的行为，因为
PointDistance默认情况下您的类也是可变的。一个替代方法是
namedtuplefrom的类
collections，该类构造一个类似元组的对象，其字段也可以通过名称进行访问。例如，您可以这样做：
from collections import namedtuplePointDistance = namedtuple("PointDistance", "point distance")这会
PointDistance为您创建一个具有两个命名字段的类：
point和
distance。在主
for循环中，您可以适当地分配它们。由于
point字段指向的点对象在
for循环过程中不会被修改，
distance而是一个数字（根据定义，它是不可变的），因此您应该放心地这样做。但是是的，总的来说，由于使用了C语言，因此使用起来似乎
sorted更快
sorted。您可能还很幸运使用该
heapq模块，该模块实现了由普通Python列表支持的堆数据结构，因此可以
k轻松地找到顶部元素无需对其他排序。但是，由于
heapq也是在Python中实现的，因此很有可能
sorted
除非您有很多要点，否则效果会更好。
最后，我想补充一点，就是
deepcopy到目前为止我从来没有用过，所以我想在大多数情况下有避免这种情况的方法。
