Python append()函数的底层秘密：揭秘其工作原理

# 1. Python 数据结构基础**

Python 数据结构是 Python 编程中用于组织和存储数据的基本构建块。最常见的 Python 数据结构之一是列表，它是一种可变的有序集合。列表可以存储各种数据类型，包括数字、字符串和对象。

列表使用动态数组实现，这意味着它们可以随着新元素的添加而自动增长。当向列表中添加元素时，Python 会在内存中分配额外的空间来容纳新元素。这个过程称为列表的动态扩展，它允许列表在需要时无缝地增长。

# 2. append() 函数的底层实现

### 2.1 Python 列表的内部结构

Python 列表是一种动态数组，它使用连续的内存块来存储元素。每个列表元素都存储在内存中的一个单元格中，该单元格由一个指针指向。列表的长度由一个头指针确定，该指针指向列表中最后一个元素。

### 2.2 append() 函数的内存分配和操作

当调用 `append()` 函数时，Python 会执行以下操作：

1. **检查列表是否已满：**如果列表已满，Python 会分配一个更大的内存块并将其链接到当前列表。
2. **移动头指针：**头指针指向新分配的内存块的第一个单元格。
3. **将新元素插入：**新元素存储在头指针指向的单元格中。
4. **更新头指针：**头指针指向下一个可用单元格。

### 2.3 append() 函数的时间复杂度分析

`append()` 函数的时间复杂度为 O(1)。这是因为无论列表的大小如何，它只执行常数次操作。但是，如果列表已满，分配新内存块的操作可能会导致额外的开销。

# 代码块 1
def append(self, item):
    """Append item to the end of the list."""
    # 检查列表是否已满
    if self._len >= self._capacity:
        # 分配新内存块
        self._capacity *= 2
        new_array = type(self)(self._capacity)
        new_array._items = self._items
        self._items = new_array

    # 将新元素插入
    self._items