一、前言
这一篇我们来讲一下数组这种数据结构，相信大家在项目中也经常用到数组，数组是一种最基础的数据结构。虽然数组简单，但是设计者最初的想法你是否真正的了解呢？
那么问题来了，什么是数组？我们先给出定义：数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。
讲数组之前，我们先来回顾下线性表与非线性表。
1、线性表
顾名思义，线性表就是数据排成像一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。其实除了数组，链表、队列、栈等也是线性表结构。
2、非线性表
比如二叉树、堆、图等。之所以叫非线性，是因为，在非线性表中，数据之间并不是简单的前后关系。
3、连续的内存空间和相同类型的数据
正是因为有 连续的内存空间和相同类型的数据 的两个限制，数组具有以下特点：
优点：支持随机访问，根据下标随机访问的时间复杂度为 O(1)。
缺点：插入、删除低效；为了保证其连续性，就需要做大量的数据搬移工作。
二、随机访问
我们先来说说数组的有点——随机访问。
我们拿一个长度为 10 的 int 类型的数组 int[] a = new int[10] 来举例。在我画的这个图中，计算机给数组 a[10]，分配了一块连续内存空间 1000～1039，其中，内存块的首地址为 base_address = 1000。
我们知道，计算机会给每个内存单元分配一个地址，计算机通过地址来访问内存中的数据。当计算机需要随机访问数组中的某个元素时，它会首先通过下面的寻址公式，计算出该元素存储的内存地址：
a[i]_address = base_address + i * data_type_size
那二维数组的内存寻址你知道吗？
对于 m * n 的数组，a [ i ][ j ] (i < m,j < n)的地址为：
a[i]_address = base_address + ( i * n + j) * type_size
其中 data_type_size 表示数组中每个元素的大小。我们举的这个例子里，数组中存储的是 int 类型数据，所以 data_type_size 就为 4 个字节。这个公式非常简单，我就不多做解释了。
像我们在面试的时候，经常会被问到这样一个面试题：数组和链表的区别是啥？
我们经常会这样回答：“链表适合插入、删除，时间复杂度 O(1)；数组适合查找，查找时间复杂度为 O(1)”。
实际上，这种表述是不准确的。数组是适合查找操作，但是查找的时间复杂度并不为 O(1)。即便是排好序的数组，你用二分查找，时间复杂度也是 O(logn)。所以，正确的表述应该是，数组支持随机访问，根据下标随机访问的时间复杂度为 O(1)。
三、低效的插入与删除
上面我们讲到数组为了保持内存数据的连续性，会导致插入、删除这两个操作比较低效。
1、插入操作
假设数组的长度为 n，现在，如果我们需要将一个数据插入到数组中的第 k 个位置。为了把第 k 个位置腾出来，给新来的数据，我们需要将第 k～n 这部分的元素都顺序地往后挪一位。那插入操作的时间复杂度是多少呢？
我们还是以上一篇的学的复杂度来分析：
最坏情况： 如果在数组的末尾插入元素，那就不需要移动数据了，这时的时间复杂度为 O(1)。
最好情况： 如果在数组的开头插入元素，那所有的数据都需要依次往后移动一位，所以最坏时间复杂度是 O(n)。
平均情况： 因为我们在每个位置插入元素的概率是一样的，所以平均情况时间复杂度为 (1+2+…n)/n= (n*(n+1)/2) * (1/n)=O(n)。
2、删除操作
跟插入数据类似，如果我们要删除第 k 个位置的数据，为了内存的连续性，也需要搬移数据，不然中间就会出现空洞，内存就不连续了。
和插入类似，如果删除数组末尾的数据，则最好情况时间复杂度为 O(1)；如果删除开头的数据，则最坏情况时间复杂度为 O(n)；平均情况时间复杂度也为 O(n)。
实际上，在某些特殊场景下，我们并不一定非得追求数组中数据的连续性。如果我们将多次删除操作集中在一起执行，删除的效率是不是会提高很多呢？
我们继续来看例子。数组 a[10]中存储了 8 个元素：a，b，c，d，e，f，g，h。现在，我们要依次删除 a，b，c 三个元素。
为了避免 d，e，f，g，h 这几个数据会被搬移三次，我们可以先记录下已经删除的数据。每次的删除操作并不是真正地搬移数据，只是记录数据已经被删除。当数组没有更多空间存储数据时，我们再触发执行一次真正的删除操作，这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。
这不就是 JVM 中大名鼎鼎的标记清除垃圾回收算法吗？是的，你没看错，核心思想如出一辙。
关于垃圾回收算法不太了解的可以看这一篇：垃圾收集算法
大多数主流虚拟机采用可达性分析算法来判断对象是否存活，在标记阶段，会遍历所有 GC ROOTS，将所有 GC ROOTS 可达的对象标记为存活。只有当标记工作完成后，清理工作才会开始。
四、容器能否完全替代数组？
针对数组类型，很多语言都提供了容器类，比如 Java 中的 ArrayList、C++ STL 中的 vector。在项目开发中，什么时候适合用数组，什么时候适合用容器呢？
我是搞 Java 的，这里我就拿我们几乎每天都要用到的容器类——ArrayList。那它与数组相比，到底有哪些优势呢？
ArrayList 的优势有：
- 可以将很多数组操作的细节封装起来；比如前面提到的数组插入、删除等操作
- 支持动态扩容
1、ArrayList 完全不需要关心底层的扩容逻辑，ArrayList 已经帮我们实现好了。每次存储空间不够的时候，它都会将空间自动扩容为 1.5 倍大小。
2、扩容操作涉及内存申请和数据搬移，是比较耗时的。所以，如果事先能确定需要存储的数据大小，最好在创建 ArrayList 的时候事先指定数据大小。
3、Java ArrayList 无法存储基本类型，比如 int、long，需要封装为 Integer、Long 类，而 Autoboxing、Unboxing 则有一定的性能消耗，所以如果特别关注性能，或者希望使用基本类型，就可以选用数组。
4、如果数据大小事先已知，并且对数据的操作非常简单，用不到 ArrayList 提供的大部分方法，也可以直接使用数组。
5、当要表示多维数组时，用数组往往会更加直观。比如 Object[][] array；而用容器的话则需要这样定义：ArrayList<ArrayList > array。
总结一下，对于业务开发，直接使用容器就足够了，省时省力。毕竟损耗一丢丢性能，完全不会影响到系统整体的性能。但如果你是做一些非常底层的开发，比如开发网络框架，性能的优化需要做到极致，这个时候数组就会优于容器，成为首选。
