python列表底层实现原理

Python 列表的数据结构是怎么样的？

书上说的是：列表实现能够是数组和链表。
顺序表是怎么回事？顺序表通常是数组。

列表是一个线性的集合，它容许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。
列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候，双链表结构比单链表结构更快。
有序的列表是元素老是按照升序或者降序排列的元素。

实现细节
python中的列表的英文名是list，所以很容易和其它语言(C++, Java等)标准库中常见的链表混淆。事实上CPython的列表根本不是列表（可能换成英文理解起来容易些：python中的list不是list）。在CPython中，列表被实现为长度可变的数组。

可参考《Python高级编程（第2版）》

从细节上看，Python中的列表是由对其它对象的引用组成的连续数组。指向这个数组的指针及其长度被保存在一个列表头结构中。这意味着，每次添加或删除一个元素时，由引用组成的数组须要该标大小（从新分配）。幸运的是，Python在建立这些数组时采用了指数分配，因此并非每次操做都须要改变数组的大小。可是，也由于这个缘由添加或取出元素的平摊复杂度较低。

不幸的是，在普通链表上“代价很小”的其它一些操做在Python中计算复杂度相对太高。

利用 list.insert(i,item) 方法在任意位置插入一个元素——复杂度O(N)
利用 list.pop(i) 或 list.remove(value) 删除一个元素——复杂度O(N)

列表的算法效率
能够采用时间复杂度来衡量：

index() O(1)
append O(1)
pop() O(1)
pop(i) O(n)
insert(i,item) O(n)
del operator O(n)
iteration O(n)
contains(in) O(n)
get slice[x:y] O(k)
del slice O(n)
set slice O(n+k)
reverse O(n)
concatenate O(k)
sort O(nlogn)
multiply O(nk)

O括号里面的值越大表明效率越低

列表和元组
列表和元组的区别是显然的：
列表是动态的，其大小能够该标 (从新分配)；
而元组是不可变的，一旦建立就不能修改。

list和tuple在c实现上是很类似的，对于元素数量大的时候，
都是一个数组指针，指针指向相应的对象，找不到tuple比list快的理由。
但对于小对象来讲，tuple会有一个对象池，因此小的、重复的使用tuple还有益处的。

为何要有tuple，还有不少的合理性。
实际状况中的确也有很多大小固定的列表结构，例如二维地理坐标等；
另外tuple也给元素自然地赋予了只读属性。

认为tuple比list快的人大概是把python的tuple和list类比成C++中的数组和列表了。

相关文档深刻 Python 列表的内部实现：http://python.jobbole.com/82549/[python]list, tuple, dictionary, set的底层细节：https://blog.csdn.net/siyue0211/article/details/80560783Python列表：初学者应该懂得操做和内部实现：https://mp.weixin.qq.com/s/IkFak4iYYqW7u61P7eu22gpython学习笔记 – list内部实现：https://www.jianshu.com/p/cd75475168ae从底层理解Python的执行：https://www.csdn.net/article/2015-05-28/2824795