資料結構之陣列

陣列是線性表，就是資料排成像一條直線一樣的結構，除了陣列，鍊錶，佇列，棧都是線性結構

而非線性表就是二叉樹，堆，圖等，資料之間不是簡單的先後關係。

陣列有連續的記憶體空間和相同型別的資料。正式有了這兩個限制，才有了乙個堪稱殺手鐗的特性：「隨機訪問」，但是刪除，插入乙個資料，為了保證連續性，就需要做大量的資料搬移工作。

陣列和鍊錶的區別？

我們時常會回答：鍊錶適合插入，刪除，時間複雜度為o(1);陣列適合查詢，查詢時間複雜度是o(1)

實際上，這種表達是不準確的，陣列是適合查詢，但是查詢的時間複雜度並不是o(1).即便是排好序的陣列，用而發查詢，時間複雜度也是o(logn)。所以，正確的表述是，陣列支援隨機訪問，根據下表隨機訪問的時間複雜度是o(1)

為什麼陣列插入會很低效？

你插入乙個元素，其他元素就要往後面排，最壞的情況是o(n)，因為我們在每個位置插入元素的概率是一樣，所以平均情況時間複雜度是（1+2+。。。n）/n = o(n)

如果陣列中的資料是有序的，我們在某一位置插入乙個新的元素，就必須按照剛才的方法搬移後面的資料，但是，若陣列沒有任何規律，如果要插入到第k個位置，為了避免大規模搬移，還有乙個簡單的就是直接將第k位資料搬移到陣列元素的最後，把新的元素直接放入第k個位置。

那刪除操作呢？

和插入資料類似，記憶體因為是連續的,也需要搬移，若刪除陣列末尾資料，就是o(1)，刪除開頭就是o(n)，平均也是o(n)。

為什麼大多數語言陣列都是0開頭？而不是1開頭呢？

從陣列儲存的記憶體模型上來看，「下標」最確切的定義應該是「偏移(offset)」,如果用a來表示陣列的首位址，a[0]就是偏移為0的位置，也就是首位址，a[k]就表示偏移k個type_size的位置，所以計算a[k]的記憶體位址只需要

a[k]_address = base_address + k * type_size

若是陣列從1開始計數，那麼我們計算陣列元素a[k]的記憶體位址就是

a[k]_address = base_address + (k-1) * type_size

從1開始編號，每次隨機訪問陣列元素都多了一次減法運算，對於cpu來說，就是多了一次減法指令。

在底層開發時，直接使用陣列可能會更合適。

資料結構之 陣列