在Python3环境下，如何利用PyCharm创建线性表，并对其插入、删除操作进行时间复杂度分析？

为了深入理解和掌握线性表的数据结构及其相关操作的时间复杂度，建议参考《数据结构期末复习：重点概念与习题解析》这一资源。这份资料能够帮助你系统地复习和巩固线性表的概念、操作以及时间复杂度分析的知识点。

参考资源链接：[数据结构期末复习：重点概念与习题解析](https://wenku.csdn.net/doc/3y24c5jqge?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python3中，线性表通常可以使用列表（List）来实现。列表是一种动态数组，能够以顺序存储的方式提供线性表的功能。以下是在PyCharm中创建线性表并进行插入和删除操作的示例代码及时间复杂度分析：

# 创建线性表
linear_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 在列表末尾添加元素（时间复杂度为O(1)）
linear_list.append(6)

# 在列表指定位置插入元素（时间复杂度为O(n)）
linear_list.insert(2, 0)

# 删除列表末尾元素（时间复杂度为O(1)）
linear_list.pop()

# 删除列表指定位置的元素（时间复杂度为O(n)）
linear_list.pop(2)

在线性表的插入和删除操作中，如果操作是在列表的末尾执行，其时间复杂度通常为O(1)。然而，当插入和删除发生在列表的中间位置时，由于涉及到元素的移动，时间复杂度会增加到O(n)，因为每个元素都需要向前或向后移动一个位置。

此外，线性表的查找操作，无论是顺序查找还是二分查找，也有不同的时间复杂度。顺序查找的时间复杂度为O(n)，而二分查找的时间复杂度为O(log n)，但后者需要线性表是有序的。

通过这些示例和分析，可以加深对线性表操作效率的理解。对于准备深入学习数据结构的学生和工程师来说，习题解析这类的复习资料是非常宝贵的，它不仅包含了基础概念和操作的示例，也提供了针对不同数据结构操作的复杂度分析，帮助你更好地应对实战中的问题。

参考资源链接：[数据结构期末复习：重点概念与习题解析](https://wenku.csdn.net/doc/3y24c5jqge?spm=1055.2569.3001.10343)