Python列表操作的性能较量：append()函数与其他方法的优劣分析

# 1. Python列表操作基础**

Python列表是一种有序且可变的数据结构，用于存储一系列元素。列表操作是Python中一项基本且强大的功能，掌握这些操作对于高效地处理数据至关重要。

列表操作的基础包括：

- 创建列表：使用方括号 [] 创建一个空列表，或使用列表推导式或列表生成器创建包含元素的列表。
- 访问元素：使用索引或切片操作访问列表中的元素。
- 修改元素：通过索引或切片操作修改列表中的元素。
- 添加元素：使用 append()、insert() 或 extend() 方法在列表末尾、指定位置或从另一个列表添加元素。
- 删除元素：使用 pop()、remove() 或 del 关键字从列表中删除元素。

# 2. 列表操作性能比较

### 2.1 append()函数与其他方法的优劣

#### 2.1.1 时间复杂度分析

**append()函数：**

时间复杂度为 O(1)，无论列表有多大，它都可以在常数时间内在列表末尾添加元素。

**其他方法：**

例如 `insert()` 函数，时间复杂度为 O(n)，其中 n 是列表的长度。这是因为 `insert()` 需要将列表中所有元素向后移动一个位置，以腾出空间插入新元素。

#### 2.1.2 内存消耗对比

**append()函数：**

在大多数情况下，append() 函数不会导致内存消耗的增加。它只是在列表末尾添加元素，而不需要重新分配内存。

**其他方法：**

`insert()` 等方法可能导致内存消耗的增加，因为它们需要重新分配内存以容纳新元素。

### 2.2 不同场景下的性能表现

#### 2.2.1 追加少量元素

当追加少量元素时（例如，少于 100 个），append() 函数通常是最佳选择。它的时间复杂度为 O(1)，内存消耗也很低。

#### 2.2.2 追加大量元素

当追加大量元素时（例如，超过 1000 个），append() 函数可能不是最佳选择。这是因为随着列表的增长，append() 函数的时间复杂度会逐渐接近 O(n)。

在这种情况下，使用 `extend()` 函数可能更有效。`extend()` 函数的时间复杂度为 O(m)，其中 m 是要追加的元素数量。

#### 2.2.3 插入元素

当需要在列表中间插入元素时，`insert()` 函数是最佳选择。它的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是列表的长度。

**代码块：**

import timeit

# 追加少量元素
list1 =