1. Python内置数据类型

python内置数据类型中的列表list和字典dict，可作为Python语言中实现各种常用数据结构的基石，后续各种数据结构均基于他们实现。两种数据类型的常见（操作）方法均可归纳为增删改查四大类，如图1所示：

图1： list和dict的主要操作
列表数据类型的数据追加方法有两种实现方法：append() 和两列表相加（即： add()“+”），其中 lst.append(v) 的时间复杂度是O(1)，lst= lst+ [v] 的时间复杂度是O(n+k)，其中k是被加的列表长度。

同时，列表数据类型的pop方法也有两点值得注意的地方：pop() 从列表末尾移除元素，时间复杂度是 O(1)；pop(i) 从列表中按索引移除元素，时间复杂度是 O(n)。

这原因在于Python所选择的实现方法，从中部移除元素的话，要把移除元素后面的元素全部向前挪位复制一遍，这个看起来有点笨拙，但这种实现方法能够保证列表，按索引取值和赋值的操作很快，达到O(1)，这也算是一种对常用和不常用操作的折衷方案。

列表数据类型各方法的时间复杂度如图2所示：

图2： List基本操作的大O数量级
字典数据类型最常用的取值 get() 和赋值 set() 方法，其时间复杂度是 O(1)。 另一个重要操作contains(in)是判断字典中是否存在某个关键码（key），这个性能也是O(1)；而列表中contains(in)的时间复杂度是O(n)。

字典数据类型各方法的时间复杂度如图2所示：

图3：Dict基本操作的大O数量级

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