資料結構的基本運算：
修改、插入、删除、查找、排序
1) 修改
通過數組的下标便可通路某個特定元素并修改之。
核心語句: V[i]=x;
顯然，順序表修改操作的時間效率是 O(1)
2）插入
線上性表的第i個位置前插入一個元素的示意圖如下
實作步驟：
将第n至第i 位的元素向後移動一個位置；
将要插入的元素寫到第i個位置；
表長加1。
注意：事先應判斷: 插入位置i 是否合法?表是否已滿?
應當有1≤i≤n+1 或 i=[1, n+1]
核心語句：
//c語言
for (n; j>=i; j--)
a[j+1]=a[ j ]; // 元素後移一個位置
a[ i ]=x; // 插入x
n++; // 表長加1
//python 實作
for (j, n, -1)
a[j+1]=a[ j ]; // 元素後移一個位置
a[ i ]=x; // 插入x
n++; // 表長加1 時間複雜度
a. 尾端加入元素，時間複雜度為O(1)
b. 非保序的加入元素（不常見），時間複雜度為O(1)
c. 保序的元素加入，時間複雜度為O(n)
3）删除
删除順序表中某個指定的元素的示意圖如下：
删除線性表的第i個位置上的元素
實作步驟：
- 将第i+1 至第n 位的元素向前移動一個位置；
-
表長減1
注意：事先需要判斷，删除位置i 是否合法?是否為空表？應當有1≤i≤n 或 i=[1, n]
核心語句：
//c語言
for ( j=i+1; j<=n; j++ )
a[j-1]=a[j]; // 元素前移一個位置
n--; // 表長減1
//python
for ( j， n )
a[j-1]=a[j]; // 元素前移一個位置
n--; // 表長減1 時間複雜度
a. 删除表尾元素，時間複雜度為O(1)
b. 非保序的元素删除（不常見），時間複雜度為O(1)
c. 保序的元素删除，時間複雜度為O(n)
順序表的運算效率分析
時間效率分析:
-
算法時間主要耗費在移動元素的操作上，是以 計算時間複雜度的基本操作（最深層語句頻度）
T(n)= O (移動元素次數) 而移動元素的個數取決于插入或删除元素的位置.
讨論1：若在長度為 n 的線性表的第 i 位前 插入一個元素，則向後移動元素的次數f(n)為:
f(n) =n – i + 1
思考：若插入在尾結點之後，則根本無需移動（特别快）；
若插入在首結點之前，則表中元素全部要後移（特别慢）；
應當考慮在各種位置插入（共n+1種可能）的平均移動次數才合理。
Python中的順序表
Python中的list和tuple兩種類型采用了順序表的實作技術，具有前面讨論的順序表的所有性質。
tuple是不可變類型，即不變的順序表，是以不支援改變其内部狀态的任何操作，而其他方面，則與list的性質類似。
list的基本實作技術
Python标準類型list就是一種元素個數可變的線性表，可以加入和删除元素，并在各種操作中維持已有元素的順序（即保序），而且還具有以下行為特征：