python底层是什么-python列表底层实现原理

Python 列表的数据结构是怎么样的？

书上说的是：列表实现可以是数组和链表。

顺序表是怎么回事？顺序表一般是数组。

列表是一个线性的集合，它允许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。

列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候，双链表结构比单链表结构更快。

有序的列表是元素总是按照升序或者降序排列的元素。

实现细节

python中的列表的英文名是list，因此很容易和其它语言(C++, Java等)标准库中常见的链表混淆。事实上CPython的列表根本不是列表（可能换成英文理解起来容易些：python中的list不是list）。在CPython中，列表被实现为长度可变的数组。

可参考《Python高级编程（第2版）》

从细节上看，Python中的列表是由对其它对象的引用组成的连续数组。指向这个数组的指针及其长度被保存在一个列表头结构中。这意味着，每次添加或删除一个元素时，由引用组成的数组需要该标大小（重新分配）。幸运的是，Python在创建这些数组时采用了指数分配，所以并不是每次操作都需要改变数组的大小。但是，也因为这个原因添加或取出元素的平摊复杂度较低。

不幸的是，在普通链表上“代价很小”的其它一些操作在Python中计算复杂度相对过高。

利用 list.insert(i,item) 方法在任意位置插入一个元素——复杂度O(N)

利用 list.pop(i) 或 list.remove(value) 删除一个元素——复杂度O(N)

列表的算法效率

可以采用时间复杂度来衡量：

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括号里面的值越大代表效率越低

列表和元组

列表和元组的区别是显然的：

列表是动态的，其大小可以该标 (重新分配)；

而元组是不可变的，一旦创建就不能修改。

list和tuple在c实现上是很相似的，对于元素数量大的时候，

都是一个数组指针，指针指向相应的对象，找不到tuple比list快的理由。

但对于小对象来说，tuple会有一个对象池，所以小的、重复的使用tuple还有益处的。

为什么要有tuple，还有很多的合理性。

实际情况中的确也有不少大小固定的列表结构，例如二维地理坐标等；

另外tuple也给元素天然地赋予了只读属性。

认为tuple比list快的人大概是把python的tuple和list类比成C++中的数组和列表了。

相关文档

深入 Python 列表的内部实现：http://python.jobbole.com/82549/

[python]list, tuple, dictionary, set的底层细节：https://blog.csdn.net/siyue0211/article/details/80560783

Python列表：初学者应该懂得操作和内部实现：https://mp.weixin.qq.com/s/IkFak4iYYqW7u61P7eu22g

python学习笔记 – list内部实现：https://www.jianshu.com/p/cd75475168ae

从底层理解Python的执行：https://www.csdn.net/article/2015-05-28/2824795

最后

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