顺序表什么效率高

顺序表是一种线性表，其元素顺序存放在连续的内存空间中。常见的实现方式是使用数组来实现，因此访问元素时，只需要通过数组下标即可。在实际应用场景中，我们会遇到需要选择不同的数据结构来存储数据的问题，那么顺序表作为一种数据结构有什么优势和劣势呢？

优势：

1.高效的随机访问

顺序表的所有元素都存储在一块连续的内存中，因此可以通过计算元素的位置，来实现直接随机访问元素的操作。这种方式的时间复杂度是$O(1)$，可以让我们以很快的速度找到特定位置的元素。

2.支持元素的插入和删除操作

尽管顺序表在内存空间上是连续的，插入和删除操作需要移动元素，时间复杂度为$O(n)$，其中n是元素的个数。但是在插入和删除元素随机抽样的操作中，顺序表的时间效率仍然很高，具有很高的实用性。

3.节省内存

在元素的数量不大的情况下，顺序表比链表更占用内存，但在元素数量较大的情况下，顺序表可以节省内存。这是因为在使用链表时，每个元素需要单独指向储存下一个元素的内存位置，这就需要额外的内存开销。而顺序表的元素是连续存储的，不需要额外的内存空间来存储指针。

劣势：

1.固定长度

在使用顺序表时，长度是固定的。当我们需要存储的元素数量不确定时，顺序表的局限性体现出来了，因为需要重新开辟一块更大的内存空间才能存储更多的元素。这时候，其它数据结构如链表等可能更加合适。

2.存在浪费空间

在顺序表中，如果分配的内存空间过大，会导致内存浪费，尤其是在数据元素数量少的情况下。一些算法和实现方式可以优化这个问题，但不能彻底解决。

3.缺乏动态扩容的能力

顺序表通过数组来实现，因此必须在分配空间时指定大小。如果元素数量增加超过了预先分配的空间，顺序表的确能够以一定的代价实现扩容，但代价很大，需要重新分配内存、搬移数据并释放原先的内存。

综上所述，顺序表在访问和修改特定元素的操作上效率更高，而链表则更适合动态和不确定元素个数的情况。在实际应用中，我们应该根据不同的场景和要求选择合适的数据结构。