3. 數組和列表

先說基本的線性結構，經常使用的就是線性結構，也是比較簡單的，特色以下：

內存連續，一開始就會分配一塊固定的內存給它，能夠經過下標去快速訪問經常使用的數組和列表。

在python 裏面有array和list兩種

Array：

python中array用到的機會沒有list多，

先演示一下array的用法（https://docs.python.org/2/library/array.html）：

from array import array

arr = array('u', 'abcdefg')
print (arr[0])
print (arr[3])
print (arr[5])

結果：

a

d

f

缺點也比較明顯：

（1）只能存同一種類型，不想list能夠在不一樣下標存不一樣類型的元素；

（2）只能存一些比較基本的數值、字符類型，用得不是不少，通常用numpy裏面的array，來作一些數值的處理。

List：

list也是一個線性結構

（1）list的工做過程

經過C解釋器代碼能夠看到是按照 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ....的順序增加的

https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/listobject.c

append:

操做	內存分配策略	平均時間複雜度
init[]	*  pylistobj	O(1)
append(0)	append(0)會分配4個pylistobj，不會一次只分配一個，會佔用空間	當分配足夠的空間，時間複雜度是O(1)，不然它就會從新開闢並拷貝原來的數據到新開闢的空間中去，這時就會退化，時間複雜度是O(n)
append(1)
append(2)
append(3)
append(4)	當超出它的大小限制的時候，會進行一個resize的操做，由於不夠裝了，因此從新分配8個空間

insert:

insert

insert 通常會往中間插入，這樣會比較耗費時間，會從新進行內存分配，好比insert一個元素 -1，這時就要從新開闢空間，總長度就變成了16 數組的容量稱爲capacity（總內存分配的容量），而length指的是有多少個元素，好比以前append了5個元素，insert一個-1，這時length就是6，即6個元素，而capacity是16，因此insert操做會從新的去分配，因此他的時間複雜度平均下來是O(n)

O(n)

pop:

pop

pop默認是移除最後一個元素，因此時間複雜度是O(1) 由於只是要把第5位指針往前面移動一位，這時length的長度變成5個，時間複雜度O(1)； 但若是從中間進行pop的時候，這樣就會把後面的元素往前移，這時候時間複雜度就會退化，變成O(n).

O(1) O(n)

remove:

remove

加入要把中間的元素刪除掉，要把後面的每個元素全都往前移，這時候的時間複雜度是O(n)

O(n)

如圖：

操做	平均時間複雜度
list[index]	O(1)
list.append	O(1)
list.insert	O(n)
list.pop(index), default last element	O(1)
list.remove	O(n)

因此在用list的時候，頻繁的進行insert/remove的時候，或是在中間進行pop的話，

可能list就不是一個合適的數據結構，要選用其餘更高效的數據結構。

練習：用list實現array的ADT

實現一個定長的數組array的ADT

ps：在其餘一些語言中，內置的數組結構就是定長的。

class Array(object):
    def __init__(self, size=32):
        self._size = size
        self._items = [None] * size     #定義一個長度爲size，元素是none的列表

    def __getitem__(self, index):
        return self._items[index]       #定義方法，能夠經過[index]進行獲取元素

    def __setitem__(self, index, value):
        self._items[index] = value

    def __len__(self):
        return self._size

    def clean(self, value=None):        #清空數組
        for i in range(len(self._items)):
            self._items[i] = value

    def __iter__(self):
        for item in self._items:
            yield item



#單測(pip install pytest)
def test_array():
    size = 10           #指定size長度
    a = Array()         #實例化
    a[0] = 1            #set方法
    assert a[0] == 1    #get方法

    a.clean()           #clean方法
    assert a[0] is None #clean方法

#pytest array_list.py