顺序表及其算法
1. 线性表与顺序表 介绍
2. 顺序表的形式
3. 顺序表的结构与实现
4. 顺序表的操作
5. Python 中的顺序表
1. 线性表与顺序表 介绍
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，用变量记录它们，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，最简单的解决方案便是将这样一组元素看成一个序列，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关系。
这样的一组序列元素的组织形式，我们可以将其抽象为线性表。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。
线性表是最基本的数据结构之一，在实际程序中应用非常广泛，它还经常被用作更复杂的数据结构的实现基础。
根据线性表的内存存储的方式，基本可分为两种实现模型：
- 静态数据结构（static data structure）
- 它使用连续分配的内存空间（contiguous allocation）来存储有序表中的数据。静态数据结构是在编译时就会给相关的变量分配好内存空间。例如，顺序表就是一种典型的静态数据结构。
- 缺点：由于在建立静态数据结构的初期就必须声明最大可能要占用的固定内存空间，因此容易造成内存的浪费。
- 优点：设计时相当简单，而且读取与修改表中任意一个元素的时间都是固定的（一次操作即可）；缺点是删除或加入数据时，需要移动大量的数据。
- 动态数据结构（dinamic data structure）
- 动态数据结构又称为“链表”（linked list），它使用不连续的内存空间存储具有线性表特征的数据。
- 优点：数据的插入或删除都相当方便，不需要移动大量数据。另外，动态数据结构的内存分配是在程序执行时才进行的，所以不需要事先声明，这样能充分节省内存。
- 缺点：在设计数据结构时较为麻烦，另外在查找数据时，也无法像静态数据一样随机读取，必须按顺序找到该数据才行。
2. 顺序表的形式
图 a：基本顺序表
图a表示的是顺序表的基本形式，数据元素本身连续存储，每个元素所占的存储单元大小固定相同，元素的下标是其逻辑地址，而元素存储的物理地址（实际内存地址）可以通过存储区的起始地址 Loc(e0) 加上逻辑地址（第 i 个元素）与存储单元大小（c）的乘积计算而得，即：
Loc(ei) = Loc(e0) + c*i
故，访问指定元素时无需从头遍历，通过计算便可获得对应地址，其时间复杂度为 O(1)。
图 b：元素外围顺序表
如果元素的大小不统一，则须采用图b的元素外置的形式，将实际数据元素另行存储，而顺序表中各单元位置保存对应元素的地址信息（即链接）。由于每个链接所需的存储量相同，通过上述公式，可以计算出元素链接的存储位置，而后顺着链接找到实际存储的数据元素。注意，图 b 中的 c 不再是数据元素的大小，而是存储一个链接地址所需的存储量，这个量通常很小。
图b这样的顺序表也被称为对实际数据的索引，这是最简单的索引结构。
3. 顺序表的结构与实现
顺序表的结构
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，即真实的数据区。
- 一部分是为实现正确操作而需记录的信息（表头信息），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。
顺序表的两种基本实现方式
图a：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：分离式结构（动态顺序表）
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。
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。
元素存储区扩充
采用分离式结构的顺序表，若想将数据区更换为存储空间更大的区域，则可以在不改变表对象的前提下对其数据存储区进行扩充，所有使用这个表的地方都不必修改。只要程序的运行环境（计算机系统）还有空闲存储，这种表结构就不会因为满了而导致操作无法进行。人们把采用这种技术实现的顺序表称为动态顺序表，因为其容量可以在使用中动态变化。
扩充的两种策略
线性增长
- 每次扩充增加固定数目的存储位置，如每次扩充增加 10 个元素位置。
- 特点：节省空间，但是扩充操作频繁，操作次数多。
倍数增长
- 每次扩充容量加倍，如每次扩充增加一倍存储空间。
- 特点：减少了扩充操作的执行次数，但可能会浪费空间资源（以空间换时间，推荐的方式）。
4. 顺序表的操作
增加元素
如图所示，为顺序表增加新元素“111”的三种方式：
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，（最坏）时间复杂度为 O(n)。
删除元素
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)。
5. Python 中的顺序表
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：
1. 基于下标访问
- 基于下标（位置）的高效元素访问和更新，时间复杂度是 O(1)。
- 为满足该特征，采用了顺序表技术，表中元素保存在一块连续的存储区中。
2. 允许不断加入元素，且对象标识不变
- 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，只能采用分离式结构的实现技术。
3. 允许元素类型不一致
- 为满足该特征，采用了元素外置的形式，因为存储的地址链接所占用的大小一致。
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。
List 实现采用了如下的策略：在建立空表（或者很小的表）时，系统分配一块能容纳 8 个元素的存储区。在执行插入操作（insert 或 append）时，如果元素存储区满就换一块 4 倍大的存储区。但如果此时的表已经很大（目前的阀值为 50000），则改变策略，采用加一倍的方法。引入这种改变策略的方式，是为了避免出现过多空闲的存储位置。
