如何设计一个基于顺序存储结构的线性表类，并讨论其插入和删除操作的时间复杂度？

在深入探讨线性表的顺序存储结构时，理解其存储机制和基本操作的算法复杂度是至关重要的。为了帮助你实现这一目标，建议参考《顺序存储结构详解：线性表与数据结构基础》。这本书详细讲解了线性表的概念、顺序存储的原理以及在实际编程中的应用。

参考资源链接：[顺序存储结构详解：线性表与数据结构基础](https://wenku.csdn.net/doc/687wtjr9e9?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到实现一个基于顺序存储结构的线性表类，你可以使用数组作为底层数据结构。首先，你需要定义一个类，其中包含一个数组用于存储数据元素，以及相关的操作方法，如插入、删除、获取元素等。

时间复杂度方面，顺序存储结构的主要优点是访问元素的时间复杂度为O(1)，这是因为元素在内存中是连续存放的，你可以直接通过索引快速访问任何位置的元素。然而，插入和删除操作的时间复杂度较高，为O(n)。具体来说，插入操作需要将插入点及之后的所有元素向后移动一位，而删除操作则需要将删除点之后的所有元素向前移动一位，这些操作都需要额外的时间开销。

下面是一个简单的线性表类实现示例，以及相关操作的伪代码：

class SequentialList:
    def __init__(self, size=10):
        self.size = size
        self.data = [None] * self.size  # 初始化数组
        self.length = 0  # 线性表当前长度

    def insert(self, index, value):
        if index < 0 or index > self.length or self.length == self.size:
            raise IndexError('Index out of bounds or list is full.')
        for i in range(self.length, index, -1):
            self.data[i] = self.data[i - 1]
        self.data[index] = value
        self.length += 1

    def delete(self, index):
        if index < 0 or index >= self.length:
            raise IndexError('Index out of bounds.')
        for i in range(index, self.length - 1):
            self.data[i] = self.data[i + 1]
        self.data[self.length - 1] = None
        self.length -= 1

# 示例：插入和删除操作
linear_list = SequentialList()
linear_list.insert(0, 'a')
linear_list.insert(1, 'b')
linear_list.delete(0)

在上述代码中，`insert`方法和`delete`方法分别展示了如何在顺序存储结构的线性表中插入和删除元素，并考虑到了边界条件和扩容的处理。

通过学习《顺序存储结构详解：线性表与数据结构基础》，你不仅能够掌握线性表的顺序存储实现，还能够更深入地了解其操作的算法复杂度以及如何在实际编程中进行优化。这本书提供了丰富的案例和练习，帮助你加深理解，并在遇到更复杂的数据结构和算法问题时能够灵活运用所学知识。

参考资源链接：[顺序存储结构详解：线性表与数据结构基础](https://wenku.csdn.net/doc/687wtjr9e9?spm=1055.2569.3001.10343)