Python列表和元组的底层实现是怎样的？

在 Python 中，列表和元组都是用来存储多个数据值的数据结构。

列表是一种可变的数据结构，它使用一个动态数组来存储数据值。这意味着，当列表中的数据值数量增加或减少时，动态数组会自动调整大小。因此，在列表中增加或删除数据值的时间复杂度通常为 O(1)。

元组是一种不可变的数据结构，它使用一个静态数组来存储数据值。这意味着，当创建元组后，元组的大小就不能再改变了。因此，在元组中插入或删除数据值的时间复杂度通常为 O(n)，其中 n 是元组的大小。

此外，由于列表是可变的，因此它占用的内存可能会变化。相比之下，由于元组是不可变的，因此它占用的内存是固定的。这意味着，如果你需要存储大量数据值，且这些数据值不会发生变化，那么使用元组可能是更好的选择。

相关问题

python 列表、元组、字典、集合的底层实现原理

列表：
Python 列表底层实现是一个数组结构，数组中的每个元素都是一个指针，指向实际存储的元素对象。因为 Python 列表的长度是可变的，所以在插入或删除元素时，Python 会重新分配内存，将原有的元素拷贝到新的内存中，以实现动态扩容或缩容。

元组：
Python 元组底层实现与列表类似，也是一个数组结构，但是元组是不可变的，即一旦创建，就不能再改变其元素的值。因此，Python 不需要为元组提供动态扩容或缩容的支持，这使得元组在某些场景下比列表更加高效。

字典：
Python 字典底层实现是一个哈希表，哈希表中的每个元素都包含一个键和一个值。Python 使用哈希函数将键转换为哈希值，然后使用哈希值作为索引，将值存储在哈希表中。当需要查找一个键对应的值时，Python 使用哈希函数将键转换为哈希值，然后在哈希表中查找对应的值。如果存在多个键的哈希值相同，Python 会使用链表将这些键值对连接在一起，称为哈希冲突。

集合：
Python 集合底层实现是一个哈希表，类似于字典。Python 集合中的每个元素都是一个键，而值则为 None。集合使用哈希表来存储键，因此集合中的元素是无序的。当需要检查一个元素是否存在于集合中时，Python 使用哈希函数将元素转换为哈希值，然后在哈希表中查找对应的键。如果键存在，则说明元素存在于集合中。

python元组的底层

Python元组的底层实现是使用数组。元组是一种不可变的数据结构，它可以包含不同类型的元素，并且元素之间用逗号分隔。元组在内存中的空间大小是固定的，因此在创建元组时需要分配一定的内存空间。与一般数组不同，Python的元组做了许多优化，以提高在程序中的效率。此外，Python自带垃圾回收功能，会自动销毁不再使用的元组，因此通常不需要手动删除元组。