【图解】ACM 选手带你玩转数组。
大家好呀，我是蛋蛋。瞎起题目的嘴强王者，乱写界的无冕之王。
提到数组，想必臭宝们都不陌生。说不定已经昂起脑瓜抖着腿，小眼神儿斜着来一句：“就那个随随便便用脚趾甲就能学会的数组？”
数组，你确定很简单？
自信点，语气肯定点，数组确实很简单。
但是我还要讲。
当然开始之前，你要确定你先看过下面这篇：
保姆级教学！彻底学会时间复杂度和空间复杂度
。。。
数组，一种基础的的线性数据结构。不管写什么代码基本上都会用到数组，它也是面试中面试官喜欢提问的高频问题。
鉴于它劳模的身份，对数组的考察基本都是考察代码方面的问题。
但是万变不离其宗，解决数组方面问题的万能钥匙，其实就是深刻的认识数组本身的深浅。
什么是数组？
首先什么是数组？
数组是一种基础的线性数据结构，它是用连续的一段内存空间，来存储相同数据类型数据的集合。
这里面有两个重点：
线性数据结构
连续内存存储相同数据类型
线性数据结构
线性数据结构，顾名思义，像线一样的数据结构，又硬又直的典型代表。
线性数据结构是有限的，它是某类元素的集合并且记录着元素之间的一组顺序关系，除了首尾之外，其余元素之间有且只有一个前驱和后继。
除了数组以外，像单链表、栈、队列等也是典型的线性数据结构。
连续内存存储的相同数据类型
以一个长度为 6 的 int 类型的数组为例，理解一下“连续内存存储相同数据类型”数组的样砸。
上图中的计算机给数组 a 分配了一块连续的内存空间 1000 - 1005，首地址 address[0] = 1000。
因为连续，且对于数组来说下标从 0 开始的，所有对于数组中的每个元素来说，它的内存地址就很好计算：
address[i] = address[0] + i 数组的操作
从上面可以看出，连续内存存储使得数组有一个天然的优势，这个优势就是可以根据下标，快速的随意访问任意一个位置的数**组元素。**
因为数组可以保证不管你访问哪个元素，只要给出下标，只需进行一次操作，就可以定位到元素的位置，从而拿出这个位置上的值。
这步操作的时间复杂度就是 O(1)。
当然 God 是公平的，在查找上让数组当了快男，那必定让它在插入和删除上加上“持久”技能点。
在这你要明白，持久意味着花的时间多（低效）。这么看来，在数据结构与算法中，秒男成了褒义词。
这种插入和删除的“持久”，是如何产生的呢？
这还是要从“连续内存存储”上找原因，真所谓快也它，慢也它。
连续的内存使得在插入或者删除的元素的时候，其它元素也要相应的移动。
比如我们在下标为 2 的位置上插入一个元素 29：
为了保持连续内存存储，在下标为 2 的位置上插入 29，原先 2 - 5 下标位置上元素都要向后一步走，可以看出这一步操作的时间复杂度为 O(n)。
当然在这我必须要强调一点的是，插入的时间复杂度其实根据情况的不同而不同，在这里主要因为 懒 手疼，没有都列出来，毕竟我的臭宝们是最聪明哒。
一般我都是按照最坏情况时间复杂度来算。对于插入来说，最好的情况肯定是插在末尾，这样所有的元素都不用动，时间复杂度为 O(1)，那最坏的情况就是在数组的开头插入，这样所有的元素都要动，时间复杂度就成了 O(n)，请大家一定要注意。
对删除来说，和插入操作也差不多，比如我们删除下标为 2 位置上的元素。
删除了下标 2 位置上的数字 a[2]， 原来下标 3 - 5 位置上的元素统统向前一步走。
同样对于删除来说，最好情况是删除末尾的元素，时间复杂度为 O(1)，最坏的情况是删除首位的元素，时间复杂度是 O(n)。
数组的查找、插入和删除这 3 个操作讲完以后，还有最后一点提醒一下大家，在做数组类问题的时候要注意数组越界的问题。
数组越界，简单来说就是对于一个大小为 n 的数组，它的下标应是 0 到 n-1，对这 n 个位置的元素之外的访问，就是非法的，这就叫做“越界”。
比如对于下面这两行代码：
lst = [1,2,3,4]
print(lst[4])编译一下，就会提示 IndexError : list index out of range。
臭宝们平时写数组的时候一定要注意，不然一不小心就 out 了。
到这里，简单的数组就讲完啦，能忍着看到这的都是真爱呀。码字码的手都痛啦，点赞么么哒给我刷起来～
我是蛋蛋，咱们下次见～
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