这个标题念起来有点拗口，但却是理解数据结构的关键。标题中的4个术语，对应的英文分别是：shallow copy（注意，不是shadow copy）、deep copy、pass by value、pass by reference（或pass by address）。传址和传引用是一回事。

一门编程语言的核心是数据结构，粗略来讲，可以把数据结构分成不可变类型（immutable）和可变类型（mutable）。为什么这么分呢？这涉及到内存分配问题。对于不可变类型，只要分配有限的内存空间即可，而对于可变类型，理论上则要分配没有大小限制的空间。因此，这么分是出于合理利用系统资源的考虑。实际上，栈内存和堆内存分别用于保存不可变类型值和可变类型值。

什么是不可变类型？就是该值一旦赋予某个变量，就只属于某个变量，不能同属于其他变量。如：

var stringValue = "I'm immutable data structure, mean you can't modify me!";
var anotherStringValue = stringValue;
stringValue = "I have changed";

此时，anotherStringValue中保存的值会不会也变成“I have changed”？不会。因为

var anotherStringValue = stringValue;

照stringValue中保存的字符串的原样，复制一个字符串（相应地，在内存中分配一块新空间），并将该字符串赋给anotherStringValue。换句话说，这两个变量虽然保存的值相同，但它们的值并不在一块内存中。因此，修改任何一个变量，都不会影响另一个变量。即

stringValue = "I have changed";

只会影响stringValue的值。但是，确切来讲，stringValue = “I have changed”;并不是修改stringValue，而是创建了一个新字符串（相应地，在内存中分配一块新空间），然后让stringValue引用该字符串——更像是替换变量的值；原来的字符串呢？因为没有变量引用它，也就成为垃圾了（当然，垃圾所占用的内存会被回收）。

由此可见，赋值操作对于不变类型而言，传递的是内存中的值本身。那么，对于可变类型呢？当然，传递的是内存中值的引用（或者说地址），而且无论传递多少次，内存中始终都只有一份原始值——毕竟可变类型大小莫测，只保存一份原始值能最大限度节省内存空间。例如：

var objectValue = {1:1,'s':'string','innerObject':{'innerArray' : [1,2,3]}};
var anotherObjectValue = objectValue;
objectValue[1] = 100;
anotherObjectValue[1]; //100

不言自明，这里的anotherObjectValue通过赋值操作，从objectValue那里只获得了对原始对象（ {1:1,’s':’string’,'innerObject’:{‘innerArray’ : [1,2,3]}}）的引用，也就是该对象在内存中的地址，或者说“门牌号码”。因此，通过objectValue修改原始对象的第一个元素（objectValue[1] = 100;），结果同样会在anotherObjectValue[1]那里得到反映——因为这两个变量共享同一份原始值。

在JavaScript中，给函数传递参数是按照上述默认约定——即对不可变类型，传值；对可变类型，传址——进行的。如：

function example(str, obj){
……
}
example(stringValue,objectValue);

调用example函数时，第一个参数传递的是实际的字符串值，第二参数传递的是对象的引用（内存地址）。

在PHP中，定义函数时可以指定相应参数是传值还是传址——通常是传值。其实，这也很容易理解：假如函数要求为某个可变类型参数传值，而不是传址，那么也就意味着内存中会因此多出一份该类型值的副本。相应地，在函数中修改这份新副本，不会影响函数外的原副本。因为新旧副本在内存中就不是同一个地址。

说到这，也就引出了浅复制和深复制的概念。事实上，浅复制和深复制的区别恰恰在于复制可变类型时，是传值还是传址。如果是像往常一样传址（传引用），那么就是浅复制。如果是传值，那么就是深复制。浅复制和深复制到底有什么区别呢？以下面的Python代码为例：

>>> x = {'username': 'admin', 'machines': ['foo', 'bar', 'baz']}
>>> y = x.copy()
>>> y['username'] = 'mlh'
>>> y['machines'].remove('bar')
>>> y
{'username': 'mlh', 'machines': ['foo', 'baz']}
>>> x
{'username': 'admin', 'machines': ['foo', 'baz']}

调用字典x的copy方法返回一个新字典并赋值给y，新字典中带有与原字典相同的键－值对。注意，copy方法采用浅复制创建的新字典，与原字典有区别也有联系。区别体现在，对于原字典中不可变的值，如数字、字符串、元组等，会在新字典中重新生成一份新副本；因此，修改（实际上是替换，或者说是重新赋值）这些键的值（y['username'] = ‘mlh’）不会影响原字典。联系体现在，对于原字典中可变的值，如列表、字典，不会在新字典中生成新副本，而只复制值的引用，即新字典中相应的键保存的是引用，当然，原字典中相应的键保存的也是引用，而且这两个引用都指向同一块内存地址。这就是所谓的浅复制。因此，如果修改的是可变类型的值（y['machines'].remove(‘bar’)），就意味着修改了新、旧字典共享的值（即本例中的列表['foo', 'bar', 'baz']），因此一定会影响引用该值的原字典。

深复制则不然。深复制是实实在在地把原字典中所有的值全都照原样子重新创建一遍，无论是不变类型值，还是可变类型值。执行深复制后，内存中会存在两份完全一样的数据段，但分别处于不同内存空间中，即地址不同。而且，分别由不同变量（原字典、新字典）引用。因此，经过深复制后修改一个字典，不会影响另一个字典。Python的copy模块中的deepcopy函数可以实现深复制：

>>> from copy import deepcopy
>>> d = {}
>>> d['names'] = ['Alfred', 'Bertrand']
>>> c = d.copy()
>>> dc = deepcopy(d)
>>> d['names'].append('Clive')
>>> c
{'names': ['Alfred', 'Bertrand', 'Clive']}
>>> dc
{'names': ['Alfred', 'Bertrand']}

显然，修改深复制得到的新值不会影响原值；而修改浅复制得到的“新”值，在某种程度上仍然会影响原值。