数组列表：动态数组(Array List)
简介：
最基础简单的数据结构、最大的优点就是支持随机访问(O(1))，但是增加和删除操作效率就低一些(平均时间复杂度O(n))
动态数组也称数组列表，在python中一般为List
由于Python包装好了很多算法上的现成的数组操作函数，通过学习对其内部进行进一步的了解；
下面我对内置函数进行整理学习写下学习笔记：
- 动态数组（数组列表）的概念
- 数组操作函数
- 数组内置函数方法的时间复杂度
- 把内置函数的内部实现方法用python去实现
1.数组列表的概念：
- 顺序存储数据
- 连续存储
- 任意顺序访问，可变大小的列表数据结构允许增加、删除元素
2.数组操作函数：
3.数组内置操作函数的时间复杂度：
4.用python实现内置函数的方法：
#函数上会标明该方法的时间复杂度
#动态数组的类 class DynamicArray: def __init__ (self):
'Create an empty array.'
self._n = 0 #size
self._capacity = 10 #先给个10
self._A = self._make_array(self._capacity) def __len__ (self):
return self._n def is_empty(self):
return self._n == 0 # O(1)
def __getitem__ (self, k):
if not 0 <= k < self._n:
raise ValueError('invalid index')
return self._A[k] # O(1)
def append(self, obj):
if self._n == self._capacity: #首先要判断该容器是否放得下
self._resize(2 * self._capacity)
self._A[self._n] = obj
self._n += 1 def _make_array(self, c):
return (c * ctypes.py_object)( ) def _resize(self, c):
B = self._make_array(c)
for k in range(self._n):
B[k] = self._A[k]
self._A = B
self._capacity = c # O(n)
def insert(self, k, value):
if self._n == self._capacity:
self._resize(2 * self._capacity)
for j in range(self._n, k, -1): #从后往前一个一个往后移
self._A[j] = self._A[j-1]
self._A[k] = value
self._n += 1 # O(n)
def remove(self, value):
for k in range(self._n):
if self._A[k] == value: #一个个查value
for j in range(k, self._n - 1):
self._A[j] = self._A[j+1] ##再一个个移上来
self._A[self._n - 1] = None
self._n -= 1
return
raise ValueError( 'value not found' ) def _print(self):
for i in range(self._n):
print(self._A[i], end = ' ')
print() mylist = DynamicArray()
print ('size was: ', str(len(mylist)))
mylist.append(10)
mylist.append(20)
mylist.append(30)
mylist.insert(0, 0)
mylist.insert(1, 5)
mylist.insert(3, 15)
mylist._print()
mylist.remove(20)
mylist._print()
print ('size is: ', str(len(mylist))) #输出结果
size was: 0
0 5 10 15 20 30
0 5 10 15 30
size is: 5