【数据结构】详细易懂解读【顺序表】以及Python实现

开始学习数据结构，那python里的列表、元组、字典等高级结构就可以丢掉了，只有最基本数值结构和语法的搭配来构造相关顺序表、链表、栈等结构

2.1 顺序表类型

1个字节8位，1个存储单元1个字节（Byte）

int32:占用4个存储单元

英文字符：1个存储单元

• 整型32举例
  

• 混合类型

  • 元素外置，先计算

  • 再把计算出来的地址值，放置到连续的左边的整型存储结构里。时间复杂度还是为O（1）
    

  • 英文字符
    

2.2 顺序表的结构与实现

一个顺序表的完整信息包括两部分，一部分是表中的元素集合，另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，这部分信息主要包括元素存储区的容量和当前表中已有的元素个数两项。

2.3 顺序表的两种基本实现方式

图a为一体式结构，存储表信息的单元与元素存储区以连续的方式安排在一块存储区里，两部分数据的整体形成一个完整的顺序表对象。

一体式结构整体性强，易于管理。但是由于数据元素存储区域是表对象的一部分，顺序表创建后，元素存储区就固定了。

图b为分离式结构，表对象里只保存与整个表有关的信息（即容量和元素个数），实际数据元素存放在另一个独立的元素存储区里，通过链接与基本表对象关联。

2.4 元素存储区替换

一体式结构由于顺序表信息区与数据区连续存储在一起，所以若想更换数据区，则只能整体搬迁，即整个顺序表对象（指存储顺序表的结构信息的区域）改变了。

分离式结构若想更换数据区，只需将表信息区中的数据区链接地址更新即可，而该顺序表对象不变。

2.5 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)

• 删除
  

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)

2.6 Python中的顺序表

内置list和tuple的底层实现

Python中的list和tuple两种类型采用了顺序表的实现技术，具有前面讨论的顺序表的所有性质。

tuple是不可变类型，即不变的顺序表，因此不支持改变其内部状态的任何操作，而其他方面，则与list的性质类似。

list的基本实现技术

Python标准类型list就是一种元素个数可变的线性表，可以加入和删除元素，并在各种操作中维持已有元素的顺序（即保序），而且还具有以下行为特征：

• 基于下标（位置）的高效元素访问和更新，时间复杂度应该是O(1)；
  为满足该特征，应该采用顺序表技术，表中元素保存在一块连续的存储区中。
• 允许任意加入元素，而且在不断加入元素的过程中，表对象的标识（函数id得到的值）不变。
  为满足该特征，就必须能更换元素存储区，并且为保证更换存储区时list对象的标识id不变，只能采用分离式实现技术。

在Python的官方实现中，list就是一种采用分离式技术实现的动态顺序表。这就是为什么用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原因。