python中几个常见的“黑盒子”之 列表list

python常见的数据类型有：字符串，布尔类型，整数，浮点数，数字，日期，列表，元祖，字典。相信前面6个大家都非常的熟悉，但是对于python的列表，元祖，字典我有时候一直在想其内部的实现是怎么样子的，它们就像一个“黑盒子”一样，下面记录一下对于“列表 list”理解过程：

其实，在最开始我一直以为python的列表是通过链表实现的，直到一天，应该说是误打误撞，当我通过交互模式创建一个列表的时候，然后通过id（）函数打印出列表中每个元素的地址时，我发现它们的地址是连续的，然后推测python的列表list不是我们传统意义上面的列表（虽然这个推测应该算是误打误撞吧，真实的原因不是这个，这个每个元素地址连续也是因为正好凑巧而已，但是却引起了我的进一步探索和思考），也就是说不是通过链表实现的（因为如果是链表的话其元素地址肯定是不连续的），然后我就猜测这种内存地址连续的情况，python的列表应该是通过数组的形式进行存储实现的。

通过查看python文档：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity，其中记录了这么一句话：Internally, a list is represented as an array;这也进一步验证了我推测的结果。然后查看python的源码：

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    PyObject **ob_item;
    Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;

其中记录了这么一个结构体（省略了源码中的大部分注释，有兴趣可以找到源码看一下），其中：

　　ob_item是指向列表对象的指针数组；

　　allocated是申请内存的槽的个数。

接着，通过源码获悉，python列表的存储形式就是以数组array的形式进行存储的，然后数组中每一个元素其实存储的是列表对象的指针。

现在我们搞明白了python列表的内部实现方式，所以进一步思考了如下问题：

1.对于列表操作，append操作肯定比insert操作效率要高：

　　因为，对于数组来说，用append操作从后面追加一个元素，时间复杂度来说是常量级的，但是用insert操作进行数组的插入来说，当插入第一位或者中间某一位的时候，该元素后面的所有元素都要相应的往后面挪动一位。

2.python中列表的存储形式是数组的形式，这也突出了其和链表的很大的区别：

　　a.当我们按照给定的索引值进行某一个元素的访问的话，数组的效率肯定是比链表的效率高出不少的。

　　　　　因为，对于数组来说，我们可以直接计算出目标元素在内存中的具体位置，然后直接对其访问；但是对于链表来说，我们要做的是去遍历整个链表才可以得到目标元素。

　　b.但是对于插入insert操作来说，情况就和上面不同了。

　　　　　因为对于链表来说，我们只要知道在哪里执行insert插入操作就可以了，无论该列表中含有多少元素，操作时间都基本是相同的，造作的成本非常低；但是对于数组就不同了，每次执行插入操作的时候，都需要移动插入点右边的所有元素。甚至有时候，因为插入的元素过多，开始分配的内存空间不够，还需要把这个列表元素整体搬到一个更大的数组中（这是我开始的猜测）。当然，对于这种情况，python的开发者早就想好了对应的方法，就是append操作通常会采用一种动态数组或向量的特定解决方案：

　　　　　　　将内存分配得过大一些，并且等到其要溢出时，在线性时间内再次重新分配内存。

　　但是，这样似乎还是我上面猜测的那样，不是会让append和insert一样糟糕么，其实不是这样子的，因为就算这俩种情况都有可能去搬动大量的元素，但最主要的不同是：对于append操作，发生的可能性要小非常多，事实上，我们能够确保每次搬入的数组都大于原数组一定的比例，那么该操作的平均成本（每次搬动的开销平均分摊到每次append操作中去），这样的时间复杂度通常是常量级别的。这里也从而得出来，python的列表对内存的开销是比较大的。