數據結構不僅僅指的數據值在邏輯上的結構，更有在存儲空間上的位置結構，順序表，故名思意是有一定順序的數據結構。順序表最基本模型如圖：

對于基本布局順序表而言，它存儲相同單元大小并且在內存地址上連續(xù)的數據，邏輯地址是其元素的邏輯順序，物理地址第一個元素的內存地址加上離第一個元素的距離，如：e1物理地址是l0，那么e2的物理地址是e1的地址加上e1所占用的大小c，以此類推，en的物理地址是l0+（n-1）*c。
這種基本布局出現了一個問題，如果其中的元素大小不統一，那么豈不是要用最大存儲單元作為基本單位，非常浪費空間，因此出現了外置順序表，它是將元素的索引以相同單元大小連續(xù)存放，索引記錄對應數據在內存上的地址，那么我們可以通過基本布局的方式去找到索引，再根據索引找到數據。
在熟悉了順序表的基本模型后，我們再看順表的結構，如圖所示：

實際的順序表包含兩部分，一部分是順序表的記錄信息塊（含順序表容量、元素個數），一部分是數據塊，這兩部放在一起是一體式結構，如果分離通過索引連接是分離式結構。
順序表含有容量和容量的使用情況信息，那么很容易就實現擴容，其擴容方式有兩種：一種是頻繁的固定擴容，即每次增加固定單位的容量，因此會平凡擴容；另一種是倍增的擴容，即按照2、4、8、16這種方式來擴，這樣擴容頻率低，但可能造成浪費。
在python中l(wèi)ist和tuple都是順序表結構，list是動態(tài)順序表，支持內部結構變化如增加或者減少元素，而tupele并不支持結構的改變，其他性能和list一致。
既然我們知道了python中使用最頻繁的list內在結構，那我們就應該明白append是在順序表末尾增加一個元素，他的時間復雜度是O（1），而insert插入函數是將插入位置之后的元素依次向下挪動一個位置，復雜度是O（n）;同理刪除一個元素，當刪除最后一個位置的元素pop(）只是刪除循序表的最后一個位置元素，如果是刪除指定元素，那么該元素其后的元素依次挪動一個位置其時間復雜度為O(n);
這便是數據結構的意義，它對python性能的提升有指導性的作用。

總結

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