在程序中,常常須要將一組(一般是同爲某個類型的)數據元素做爲總體管理和使用,用變量記錄它們,傳進傳出函數等。一組數據中包含的元素個數可能發生變化(能夠增長或刪除元素)。數據結構
對於這種需求,最簡單的解決方案即是將這樣一組元素當作一個序列,用元素在序列裏的位置和順序,表示實際應用中的某種有意義的信息,或者表示數據之間的某種關係。app
這樣的一組序列元素的組織形式,咱們能夠將其抽象爲線性表。一個線性表是某類元素的一個集合,還記錄着元素之間的一種順序關係。函數
線性表是最基本的數據結構之一,在實際程序中應用很是普遍,它還常常被用做更復雜的數據結構的實現基礎。對象
根據線性表的實際存儲方式,分爲兩種實現模型:blog
圖a表示的是順序表的基本形式,數據元素自己連續存儲,每一個元素所佔的存儲單元大小固定相同,元素的下標是其邏輯地址,而元素存儲的物理地址(實際內存地址)能夠經過存儲區的起始地址 Loc(e0) 加上邏輯地址(第i個元素)與存儲單元大小(c)的乘積計算而得,即:索引
Loc(ei) = Loc(e0) + c*i內存
故,訪問指定元素時無需從頭遍歷,經過計算即可得到對應地址,其時間複雜度爲O(1)。資源
若是元素的大小不統一,則須採用圖b的元素外置的形式,將實際數據元素另行存儲,而順序表中各單元位置保存對應元素的地址信息(即連接)。因爲每一個連接所需的存儲量相同,經過上述公式,能夠計算出元素連接的存儲位置,然後順着連接找到實際存儲的數據元素。注意,圖b中的c再也不是數據元素的大小,而是存儲一個連接地址所需的存儲量,這個量一般很小。效率
圖b這樣的順序表也被稱爲對實際數據的索引,這是最簡單的索引結構。基礎
一個順序表的完整信息包括兩部分:
存儲表信息的單元與元素存儲區以連續的方式安排在一塊存儲區裏,兩部分數據的總體造成一個完整的順序表對象。
一體式結構總體性強,易於管理。可是因爲數據元素存儲區域是表對象的一部分,順序表建立後,元素存儲區就固定了。
表對象裏只保存與整個表有關的信息(即容量和元素個數),實際數據元素存放在另外一個獨立的元素存儲區裏,經過連接與基本表對象關聯。
一體式結構因爲順序表信息區與數據區連續存儲在一塊兒,因此若想更換數據區,則只能總體搬遷,即整個順序表對象(指存儲順序表的結構信息的區域)改變了。
分離式結構若想更換數據區,只需將表信息區中的數據區連接地址更新便可,而該順序表對象不變。
採用分離式結構的順序表,若想將數據區更換爲存儲空間更大的區域,則能夠在不改變表對象的前提下對其數據存儲區進行擴充,全部使用這個表的地方都沒必要修改。只要程序的運行環境(計算機系統)還有空閒存儲,這種表結構就不會由於滿了而致使操做沒法進行。人們把採用這種技術實現的順序表稱爲動態順序表,由於其容量能夠在使用中動態變化。
如圖所示,爲順序表增長新元素 111 的三種方式:
a)尾端加入元素,時間複雜度爲O(1)
b)非保序的加入元素(不常見),時間複雜度爲O(1)
c)保序的元素加入,(最壞)時間複雜度爲O(n)
a)刪除表尾元素,時間複雜度爲O(1)
b)非保序的元素刪除(不常見),時間複雜度爲O(1)
c)保序的元素刪除,時間複雜度爲O(n)
Python中的list和tuple兩種類型採用了順序表的實現技術,具備前面討論的順序表的全部性質。
tuple是不可變類型,即不變的順序表,所以不支持改變其內部狀態的任何操做,而其餘方面,則與list的性質相似。
Python標準類型list就是一種元素個數可變的線性表,能夠加入和刪除元素,並在各類操做中維持已有元素的順序(即保序),並且還具備如下行爲特徵:
在Python的官方實現中,list就是一種採用分離式技術實現的動態順序表。這就是爲何用list.append(x)(或 list.insert(len(list), x),即尾部插入)比在指定位置插入元素效率高的緣由。
在Python的官方實現中,list實現採用了以下的策略:在創建空表(或者很小的表)時,系統分配一塊能容納8個元素的存儲區。在執行插入操做(insert或append)時,若是元素存儲區滿就換一塊4倍大的存儲區。但若是此時的表已經很大(目前的閥值爲50000),則改變策略,採用加一倍的方法。引入這種改變策略的方式,是爲了不出現過多空閒的存儲位置。