一、python中的列表原理

列表是一個線性的集合，它允許用戶在任何位置插入、刪除、訪問和替換元素。
列表實現(xiàn)是基于數(shù)組或基于鏈表結構的。當使用列表迭代器的時候，雙鏈表結構比單鏈表結構更快。
有序的列表是元素總是按照升序或者降序排列的元素。

實現(xiàn)細節(jié)
python中的列表的英文名是list，因此很容易和其它語言(C++, Java等)標準庫中常見的鏈表混淆。事實上CPython的列表根本不是列表（可能換成英文理解起來容易些：python中的list不是list）。在CPython中，列表被實現(xiàn)為長度可變的數(shù)組。

可參考《Python高級編程（第2版）》

從細節(jié)上看，Python中的列表是由對其它對象的引用組成的連續(xù)數(shù)組。指向這個數(shù)組的指針及其長度被保存在一個列表頭結構中。這意味著，每次添加或刪除一個元素時，由引用組成的數(shù)組需要該標大?。ㄖ匦路峙洌?。幸運的是，Python在創(chuàng)建這些數(shù)組時采用了指數(shù)分配，所以并不是每次操作都需要改變數(shù)組的大小。但是，也因為這個原因添加或取出元素的平攤復雜度較低。

不幸的是，在普通鏈表上“代價很小”的其它一些操作在Python中計算復雜度相對過高。

利用 list.insert(i,item) 方法在任意位置插入一個元素——復雜度O(N)
利用 list.pop(i) 或 list.remove(value) 刪除一個元素——復雜度O(N)

列表的算法效率
可以采用時間復雜度來衡量：

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括號里面的值越大代表效率越低

列表和元組
列表和元組的區(qū)別是顯然的：
列表是動態(tài)的，其大小可以該標 (重新分配)；
而元組是不可變的，一旦創(chuàng)建就不能修改。

list和tuple在c實現(xiàn)上是很相似的，對于元素數(shù)量大的時候，
都是一個數(shù)組指針，指針指向相應的對象，找不到tuple比list快的理由。
但對于小對象來說，tuple會有一個對象池，所以小的、重復的使用tuple還有益處的。

為什么要有tuple，還有很多的合理性。
實際情況中的確也有不少大小固定的列表結構，例如二維地理坐標等；
另外tuple也給元素天然地賦予了只讀屬性。

認為tuple比list快的人大概是把python的tuple和list類比成C++中的數(shù)組和列表了。

延伸閱讀：

二、列表元素添加

我們都知道，在上學的時候會有臨時加課的情況，有的時候是在中間的時候加課有的是在放學后加課。

放學后加課，在python的世界里，就相當于在列表的末尾加一個元素，我們可以用列表的自帶方法append()方法來實現(xiàn)，格式是append(新元素名)，比如在下面的課表中加上音樂課

list=[‘語文’， ‘數(shù)學’， ‘英語’， ‘體育’， ‘政治’， ‘地理’， ‘美術’]

list.append(‘音樂’)

print(list)

#輸出：[‘語文’, ‘數(shù)學’, ‘英語’, ‘體育’, ‘政治’, ‘地理’, ‘美術’, ‘音樂’]

但是如果是在中間加課呢？我們可以用列表的insert()方法，格式為列表名.insert(索引，新元素)比如在第四節(jié)課后面加一節(jié)自習課

list=[‘語文’, ‘數(shù)學’,’英語’, ‘體育’, ‘政治’, ‘地理’, ‘美術’]

list.insert(4,’自習課’)

print(list)

#輸出：[‘語文’, ‘數(shù)學’, ‘英語’, ‘體育’, ‘自習課’, ‘政治’, ‘地理’, ‘美術’]