Python之列表操作和内存模型
列表list
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一个排列整齐的队伍，Python采用顺序表实现
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列表内的个体称作元素，由若干元素组成
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列表 元素可以是任意对象(数字、字符串、对象、列表等)
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列表内元素有顺序，可以使用索引
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线性的数据结构 使用 [ ] 表示
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列表是可变的
列表是非常重要的数据结构，对其内存结构和操作方法必须烂熟于心。
索引
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索引，也叫下标
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正索引:从左至右，从0开始，为列表中每一个元素编号
- 如果列表有元素，索引范围[0, 长度-1]
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负索引:从右至左，从-1开始
- 如果列表有元素，索引范围[-长度, -1]
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正、负索引不可以超界，否则引发异常IndexError
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为了理解方便，可以认为列表是从左至右排列的，左边是头部，右边是尾部，左边是下界，右边是
上界 -
列表通过索引访问，list[index] ，index就是索引，使用中括号访问
使用索引定位访问元素的时间复杂度为O(1)，这是最快的方式，是列表最好的使用方式。
查询
- index(value,[start,[stop]])
- 通过值value，从指定区间查找列表内的元素是否匹配
- 匹配第一个就立即返回索引
- 匹配不到，抛出异常ValueError
- count(value)
- 返回列表中匹配value的次数
- 时间复杂度
- index和count方法都是O(n)
- 随着列表数据规模的增大，而效率下降
增加单个元素
- append(object) -> None
- 列表尾部追加元素，返回None
- 返回None就意味着没有新的列表产生，就地修改
- 定位时间复杂度是O(1)
- insert(index, object) -> None
- 在指定的索引index处插入元素object
- 返回None就意味着没有新的列表产生，就地修改
- 定位时间复杂度是O(1)
- 索引能超上下界吗?
- 超越上界，尾部追加
- 超越下界，头部追加
增加多个元素
- extend(iteratable) -> None
- 将可迭代对象的元素追加进来，返回None
- 就地修改，本列表自身扩展
+ -> list- 连接操作，将两个列表连接起来，产生新的列表，原列表不变
- 本质上调用的是魔术方法__add__()方法
* -> list- 重复操作，将本列表元素重复n次，返回新的列表
- 重复操作，将本列表元素重复n次，返回新的列表
删除
- remove(value) -> None
- 从左至右查找第一个匹配value的值，找到就移除该元素，并返回None，否则ValueError
- 就地修改
- pop([index]) -> item
- 不指定索引index，就从列表尾部弹出一个元素
- 指定索引index，就从索引处弹出一个元素，索引超界抛出IndexError错误
- 效率?指定索引的的时间复杂度?不指定索引呢?
- 需要查看弹出的位置，尾部弹效率高，没有影响，头部弹和中间弹都会引起数据挪动。
- clear() -> None
- 清除列表所有元素，剩下一个空列表
pop() 不给值，缺省值是-1也就是最后一个元素，pop的效率要看从哪弹，从尾部弹肯定效率高，从头部弹就效率不高了因为会发生元素的挪动。
反转
- reverse() -> None
- 将列表元素反转，返回None
- 就地修改
这个方法最好不用，可以倒着读取，都不要反转。
排序
- sort(key=None, reverse=False) -> None
- 对列表元素进行排序，就地修改，默认升序
- reverse为True，反转，降序
- key一个函数，指定key如何排序，lst.sort(key=function)
