python顺序表

顺序表

先思考三个问题

• 列表的下标为什么从0开始索引
• 为什么使用append后，id不变，也就是内存地址不变
• 为什么append比insert快

概念

顺序表：将元素按照顺序存储在一块连续的存储区内，元素的存储顺序关系由它们的存储顺序自然表示。

单个数据存储形式

基本顺序表与元素外围顺序表

概念区

图a表示的是顺序表的基本形式，数据元素本身连续存储，每个元素所占的存储单元大小固定相同，元素的下标是其逻辑地址，而元素存储的物理地址（实际内存地址）可以通过存储区的起始地址Loc (e0)加上逻辑地址（第i个元素）与存储单元大小（c）的乘积计算而得，即：
Loc(ei) = Loc(e0) + c*i
故，访问指定元素时无需从头遍历，通过计算便可获得对应地址，其时间复杂度为O(1)。
如果元素的大小不统一，则须采用图b的元素外置的形式，将实际数据元素另行存储，而顺序表中各单元位置保存对应元素的地址信息（即链接）。由于每个链接所需的存储量相同，通过上述公式，可以计算出元素链接的存储位置，而后顺着链接找到实际存储的数据元素。注意，图b中的c不再是数据元素的大小，而是存储一个链接地址所需的存储量，这个量通常很小。
图b这样的顺序表也被称为对实际数据的索引，这是最简单的索引结构

举例理解

为什么通过下标索引列表、元组时，是从0开始，而不是从1开始
从上图中可以看出，“下标”确切的说是一种偏移量，第一个元素，其内存地址值为首地址，后面的数据都是基于该首地址进行计算的
如果用a表示首地址，第一个元素就是a[0],第二元素就是偏移了1次a[1]…第k+1个元素就是偏移了k次a[k]

a[k]_address = base_address + k * type_size

顺序表的结构

一个顺序表由两部分组成，一部分是元素集合，一部分是为实现正确操作而需记录的信息，即有关表的整体情况的信息，该部分包括元素存储区的容量&已存储的元素的数量。

顺序表的两种基本实现方式

一体式

分离式

为什么使用append后，id不变，也就是内存地址不变
因为列表的存储是一种分离式结构，list就是一种采用分离式技术实现的动态顺序表。
在Python的官方实现中，list实现采用了如下的策略：在建立空表（或者很小的表）时，系统分配一块能容纳8个元素的存储区；在执行插入操作（insert或append）时，如果元素存储区满就换一块4倍大的存储区。但如果此时的表已经很大（目前的阀值为50000），则改变策略，采用加一倍的方法。引入这种改变策略的方式，是为了避免出现过多空闲的存储位置。

顺序表的操作

增加元素

a. 尾端加入元素，时间复杂度为O(1)
b. 非保序的加入元素（不常见），时间复杂度为O(1)
c. 保序的元素加入，时间复杂度为O(n) # 保序是插入元素,原先的顺序不变
删除元素

a. 删除表尾元素，时间复杂度为O(1)
b. 非保序的元素删除（不常见），时间复杂度为O(1)
c. 保序的元素删除，时间复杂度为O(n)
为什么append比insert快
因为append默认在最后添加，insert是一种保序的元素插入