为什么数组要从0编号，而不是从1开始呢？
如何实现随机访问？
数组的定义：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。
这个定义里有几个关键词：
第一是线性表。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。
而与它相对立的概念是非线性表，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。
第二是连续的内存空间和相同类型的数据。正是因为这两个限制，它才有了一个堪称“杀手锏”的特性：“随机访问”。但有利就有弊，这两个限制也让数组的很多操作变得非常低效，比如在数组中插入、删除一个数据，为了保证连续性，需要做大量的数据搬移工作。
数组是如何实现根据下标随机访问数组元素？
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
其中 data_type_size 表示数组中每个元素的大小。
这里要纠正一个错误，数组适合查找，查找时间复杂度为O(1)的表述是不准确的。
数组是适合查找操作，但是查找的时间复杂度并不为O(1)。即使是排序好的数组，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)。
低效的插入和删除
- 插入操作
最坏时间复杂度为O(n)，平均时间复杂度为(1+2+…n)/n=O(n)，最好时间复杂度为O(1)
- 删除操作
最坏时间复杂度为O(n)，平均时间复杂度为(1+2+…n)/n=O(n)，最好时间复杂度为O(1)
警惕数组的访问越界问题
数组越界在 C 语言中是一种未决行为，并没有规定数组访问越界时编译器应该如何处理。因为，访问数组的本质就是访问一段连续内存，只要数组通过偏移计算得到的内存地址是可用的，那么程序就可能不会报任何错误。
容器能否完全替代数组？
相比于数组，java中的ArrayList封装了数组的很多操作，并支持动态扩容。一旦超过容量，扩容时比较耗内存，因为涉及到内存申请和数据搬移。
如果使用 ArrayList，我们就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。
不过，这里需要注意一点，因为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。
数组适合的场景：
- Java ArrayList 无法存储基本类型，其使用涉及装箱拆箱，有一定的性能损耗，如果特别关注性能，可以考虑数组。
- 若数据大小事先已知，并且涉及的数据操作非常简单，可以使用数组。
- 表示多维数组时，数组往往更加直观。
- 业务开发使用容器即可。底层开发，如网络框架，性能优化需要做到极致，优先选择数组。
解答开篇
数组从0开始计数：a[k]_address = base_address + k * type_size
数组从1开始计数：a[k]_address = base_address + (k - 1) * type_size （CPU多了一次减法指令）
- 下标最确切的定义应该是偏移。从偏移角度理解a[0]，0为偏移量。
- 如果从1计数，会多出K-1，增加cpu负担。
- 也有一定的历史原因