数据结构之顺序表
顺序表
在程序中，经常需要将一组（通常是同为某个类型的）数据元素作为整体管理和使用，需要创建这种元素组，用变量记录他们，传进传出函数等。一组数据中包含的元素个数可能发生变化（可以增加或删除元素）对于这种需求，最简单的解决方案是将这样一个元素看成一个序列，用元素在序列里的位置和顺序，表示实际应用中的某种有意义的信息，或者表示数据之间的某种信息。这样一组序列元素的组织形式，我们可以将其抽象成线性表。一个线性表是某类元素的一个集合，还记录着元素之间的一种顺序关系。
实际存储方式
1. 顺序表： 将元素顺序地存放在一块连续的存储区里，元素间的顺序关系由它们的存储顺序自然表示
2. 链表： 将元素存放在通过链接构造起来的一系列存储块中
顺序表结构
两种实现方式
一体式与分离式结构
顺序表添加删除元素
# 插入 # 1. 在尾部插入元素 时间复杂度O(1) # 2. 非保序（不常见），时间复杂度O(1) # 3.保存元素插入，时间复杂度O(n) #删除元素 # 1.删除队尾，时间复杂度O(1) # 2.非保序（不常见），时间复杂度O(1) 例如：拿最后一个填充 # 2.保序，时间复杂度O(n)
# Python中的顺序表list和tuple 两种类型采用了顺序表实现。
# tuple是不可表类型，即不变的顺序表
# list:分离式存储，动态顺序表
#元素外置，不同类型数据 # 一体式，分离式 存储区扩充 # 一体式：数据区内存不足，重新申请内存空间，表头，数据搬迁。旧顺序表销毁 # 新的表头，顺序表地址改变 # 分离式： # 更改表头指向，指向新的内存空间，表头没变
元素存储区替换
# 内存扩充时，策略 # 1. 每次扩充固定数目，如每次扩充增加10个元素未知，这种策略可称为线性增长 # 特点：节约空间，但是扩充频繁，操作次数多 # 2. 每次扩充翻倍，如每次扩充一倍的存储空间 # 特点：减少了扩充的执行的次数，但可能会耗费资源。以空间换时间，推荐的方式。
Python中的顺序表
