先说基本的线性结构，常用的就是线性结构，也是比较简单的，特点如下：
内存连续，一开始就会分配一块固定的内存给它，可以通过下标去快速访问常用的数组和列表。
在python 里面有array和list两种
Array：
python中array用到的机会没有list多，
先演示一下array的用法（https://docs.python.org/2/library/array.html）：
from array import array
arr = array('u', 'abcdefg')
print (arr[0])
print (arr[3])
print (arr[5])
结果：
a
d
f
缺点也比较明显：
（1）只能存同一种类型，不想list可以在不同下标存不同类型的元素；
（2）只能存一些比较基本的数值、字符类型，用得不是很多，一般用numpy里面的array，来做一些数值的处理。
List：
list也是一个线性结构
（1）list的工作过程
通过C解释器代码可以看到是按照 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ....的顺序增长的
https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/listobject.c
append:
| 操作 | 内存分配策略 | 平均时间复杂度 |
| init[] | * pylistobj | O(1) |
| append(0) |
|
当分配足够的空间，时间复杂度是O(1)，否则它就会重新开辟并拷贝原来的数据到新开辟的空间中去，这时就会退化，时间复杂度是O(n) |
| append(1) |  |
|
| append(2) |  |
|
| append(3) |
|
|
| append(4) |
|
当超出它的大小限制的时候，会进行一个resize的操作，因为不够装了，所以重新分配8个空间insert:
| insert | insert 一般会往中间插入，这样会比较耗费时间，会重新进行内存分配，比如insert一个元素 -1，这时就要重新开辟空间，总长度就变成了16
|
O(n) |
pop:
| pop | pop默认是移除最后一个元素，所以时间复杂度是O(1)
但如果从中间进行pop的时候，这样就会把后面的元素往前移，这时候时间复杂度就会退化，变成O(n). |
O(1) O(n) |
remove:
| remove |
|
O(n) |
如图：
| 操作 | 平均时间复杂度 |
|---|---|
| list[index] | O(1) |
| list.append | O(1) |
| list.insert | O(n) |
| list.pop(index), default last element | O(1) |
| list.remove | O(n) |
所以在用list的时候，频繁的进行insert/remove的时候，或是在中间进行pop的话，
可能list就不是一个合适的数据结构，要选用其他更高效的数据结构。
练习：用list实现array的ADT
实现一个定长的数组array的ADT
ps：在其他一些语言中，内置的数组结构就是定长的。