定长数组

9.1 定长数组的特点

定长数组 —— 这是在创建时确定大小的数组，并且 在程序运行中无法更改。在 Python 中，可以通过 库 array 创建定长数组，或者使用列表，尽管 Python 中的列表可以改变大小，但它们的用法与其他语言中的数组类似。

定长数组的特点：

• 固定大小： 数组的大小在创建时设置，无法更改。
• 单一类型： 数组中的所有元素必须是同一类型。
• 快速索引访问： 可以在恒定时间内 O(1) 访问数组元素。
• 大小不可变： 数组元素的数量保持不变，无法添加新元素。

在 Python 中创建定长数组的示例：

使用库 array:

import array

# 创建整数数组（类型 'i' 代表 int）
arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

# 访问元素
print(arr[2])  # 输出: 3

# 改变元素的值
arr[2] = 10
print(arr)  # 输出: array('i', [1, 2, 10, 4, 5])

使用列表（模拟定长数组）:

# 创建固定大小的列表
arr = [0] * 5

# 初始化元素
arr[0] = 1
arr[1] = 2
arr[2] = 3
arr[3] = 4
arr[4] = 5

# 访问元素
print(arr[2])  # 输出: 3

# 改变元素的值
arr[2] = 10
print(arr)  # 输出: [1, 2, 10, 4, 5]

9.2 定长数组的优缺点

一切都有优缺点，定长数组也不例外。

优点：

• 快速索引访问： 可以在恒定时间 O(1) 内访问数组中的任意元素，使得数组在读取数据时非常高效。
• 实现简单： 数组易于理解和使用，可以轻松地在各种任务中实现和应用。
• 内存使用高效： 由于数组大小是固定的，因此在创建时立即分配内存，避免了内存重新分配的开销。
• 可预测性： 数组的固定大小简化了内存管理和资源使用的可预测性。

缺点：

• 大小不可变： 数组的大小在创建时设置，无法更改。这意味着需要提前知道数组所需的大小，或有可能导致内存过度分配。
• 插入和删除的成本： 插入和删除元素可能会消耗时间，因为需要移动元素。在最坏的情况下，在数组中间插入或删除元素需要 O(n) 的时间。
• 内存使用不高效： 如果数组未完全使用，剩余的内存空间将保持未填充，这可能导致内存使用不高效。
• 灵活性有限： 数组不允许动态更改大小，与动态数据结构（如列表）相比，它们的灵活性较差。

9.3 使用和应用示例

以下是一些定长数组的使用和应用示例。

示例 1: 表和矩阵

定长数组常用于表示表和矩阵，这些情况下大小是预先已知的。

import numpy as np

# 创建固定大小的 3x3 矩阵
matrix = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])

# 访问矩阵元素
print(matrix[1][2])  # 输出: 6

# 修改矩阵元素
matrix[1][2] = 10
print(matrix)
# 输出:
# [[ 1  2  3]
#  [ 4  5 10]
#  [ 7  8  9]]

示例 2: 缓冲区和缓存

定长数组用于创建缓冲区和缓存，其中缓冲区的大小是预先已知的且不变。

# 用于读取数据的固定大小缓冲区
buffer_size = 1024
buffer = bytearray(buffer_size)

# 将数据填入缓冲区
data = b"Hello, World!"
buffer[:len(data)] = data

print(buffer[:len(data)])  # 输出: b'Hello, World!'

示例 3: 存储时间和日期的数据

定长数组可以用于存储时间和日期的数据，比如每个月的天数。

在这个例子中，我们通过 list 类模拟定长数组的行为:

# 每个月的天数（非闰年）
days_in_month = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]

# 访问数据
month = 2  # 二月
print(f"二月有 {days_in_month[month - 1]} 天")  # 输出: 二月有 28 天