通過緊湊陣列 實現字串的儲存, 字串資料在記憶體中是連續存放的，空間利用率高
原因是：每個字元的大小是固定的，因此乙個字串的大小也是固定的，可以分配乙個固定大小的空間給字串。
同為序列型別，為什麼列表採用引用陣列，而字串採用緊湊資料
雖然同為序列型別，但列表可以儲存的元素型別是多種多樣的，並且列表是可變的，無法預估記憶體空間，所以列表不能通過緊湊陣列。
python中的列表是由對其它物件的引用組成的連續陣列。指向這個陣列的指標及其長度被儲存在乙個列表頭結構中。這意味著，每次新增或刪除乙個元素時，由引用組成的陣列需要該標大小（重新分配）。幸運的是，python在建立這些陣列時採用了指數過分配，所以並不是每次操作都需要改變陣列的大小。但是，也因為這個原因新增或取出元素的平攤複雜度較低。
不幸的是，在普通鍊錶上「代價很小」的其它一些操作在python中計算複雜度相對過高。
利用 list.insert方法在任意位置插入乙個元素——複雜度o(n)
本質是順序表，只不過每次表的擴容都是指數級，所以動態增刪資料時，表並不會頻繁改變物理結構，同時受益於順序表遍歷的高效性（通過角標配合表頭實體地址，計算目標元素的位置），使得python的list綜合性能比較優秀；
python中所有不可變的內建型別都是可雜湊的。可變型別（如列表，字典和集合）就是不可雜湊的，因此不能作為字典的鍵。
字典的三個基本操作（新增元素，獲取元素和刪除元素）的平均事件複雜度為o(1)，但是他們的平攤最壞情況複雜度要高得多，為o(n)
還有一點很重要，在複製和遍歷字典的操作中，最壞的複雜度中的n是字典曾經達到的最大元素數目，而不是當前的元素數目。換句話說，如果乙個字典曾經元素個數很多，後來又大大減小了，那麼遍歷這個字典可能會花費相當長的事件。因此在某些情況下，如果需要頻繁的遍歷某個詞典，那麼最好建立乙個新的字典物件，而不是僅在舊字典中刪除元素。
字典的底層實現 : python 字典的底層實現是雜湊表。呼叫內部的雜湊函式，將鍵（key）作為引數進行轉換（雜湊運算+取餘運算），得到乙個唯一的位址（位址的索引），然後將值（value）存放到對應位址中（給相同的鍵賦值會直接覆蓋原值，因為相同的鍵轉換後的位址是一樣的）。
本質上是順序表，不過每個元素儲存位置的角標，不是又插入順序決定的，而是由key經過hash演算法和其他機制，動態生成的，即key通過hash雜湊，生成value應該儲存的位置，然後再去儲存這個value；所以dict的查詢時間複雜度是o（1）；因此，dict的key只能為可hash的物件，即不可變型別；
set(): 一種可變的、無序的、有限的集合，其元素是唯一的、不可變的（可雜湊的）物件。
cpython中集合和字典非常相似。事實上，集合被實現為帶有空值的字典，只有鍵才是實際的集合元素。此外，集合還利用這種沒有值的對映做了其它的優化。
由於這一點，可以快速的向集合中新增元素、刪除元素、檢查元素是否存在。平均時間複雜度為o(1),最壞的事件複雜度是o(n)。
set集合和dict一樣也是基於雜湊表的，只是他的表元只包含值的引用而沒有對鍵的引用，其他的和dict基本上是一致的。
tuple 本質上就是順序表，不可修改不可擴容，唯讀；
python的幾種常見資料型別底層細節實現
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python中有五種標準的資料型別 數字 字串 列表 元組 字典1 數字型別 number 數字資料型別儲存數字值，當為其分配值時，將建立數字物件。例如 var1 10 var2 20可以使用del語句刪除對數字物件的引用。其語法為 del var del var1,var2python支援三種不同...