python list 底层数据结构

Python列表底层数据结构通常是动态数组（Dynamic Array），也称为链式存储（Linked List）。这种设计允许列表在需要时自动调整大小，当元素增多时可以动态地添加新的内存空间，而当元素减少时，部分未使用的内存会被释放。Python的列表实际上是通过连续的内存块来实现的，这使得随机访问元素非常高效。每个元素在列表中都有一个指向下一个元素的引用，这就是所谓的“链接”。然而，当插入或删除大量元素在列表中间时，由于需要改变元素间的链接，效率会降低，因为可能会涉及到大量的元素移动。

相关问题

python中的list底层数据结构

### Python List 的底层数据结构实现

Python 列表（`list`）是一种动态数组，在内存中以连续的空间存储元素。这种设计使得访问任意索引处的元素变得高效，时间复杂度为 O(1)[^4]。

#### 动态数组特性

由于 `list` 是基于动态数组构建的，当向列表添加新元素而当前分配空间不足时，会触发扩容操作。扩容并不是简单地增加几个单位的空间，而是按照一定比例扩展整个数组大小，从而减少频繁调整带来的性能开销[^4]。

#### 底层 C 结构体定义

在CPython解释器源码里，`PyListObject` 类型用来表示 Python 中的列表对象：

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

- `PyObject_VAR_HEAD`: 定义了基本的对象头信息；
- `ob_item`: 存储实际元素指针的数组；
- `allocated`: 表明已分配给该列表使用的总项数，这通常是大于等于列表长度的一个值，预留额外容量以便快速追加元素。

#### 内存管理机制

为了提高效率并节省资源，Python 对于小尺寸列表采用了预先分配策略，即创建初始空闲块来容纳新增成员而不必立即申请更多内存页。随着列表的增长超过预设阈值，则按需成倍扩大其物理尺寸直至满足需求为止。

List底层数据结构

List是一种线性表数据结构，它的底层数据结构可以用数组或链表来实现。当使用数组实现时，可以通过索引直接访问元素，但在插入和删除操作时需要移动其他元素，导致时间复杂度为O(n)；而使用链表实现时，插入和删除元素只需要改变指针的指向，时间复杂度为O(1)，但是访问元素时需要遍历整个链表，导致时间复杂度为O(n)。不同的语言和实现方式也会有不同的底层数据结构实现。例如，Python中的列表就是通过动态数组实现的。