一. 基本介绍
定义
数组是一种 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。
特性
从定义可以看出，数组的特性主要有两个：
1. 线性表 ：
线性表的定义-百度百科： 线性表是最基本、最简单、也是最常用的一种数据结构。线性表是数据结构的一种，一个线性表是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。
从这句话我们可以知道：
a. 线性表是一个序列。
b. 线性表是有限的。
c. 线性表的数据元素具有相同的特性。
常见的线性表：数组， 链表 ，队列，栈等。
2.连续的内存空间， 相同类型的数据 ：我们平时使用最多的元素随机访问，就是归功于数组的这个特性。
二. 优缺点
优点
1.支持随机访问 ： 如上文所说，数组存于连续的地址空间，并且存储的是相同类型的数据，这使得数组可以通过下标与数据类型的大小直接定位到数据位置。假设数组a的数据类型大小为size，那么可以得到第i 个元素的起始地址为：
a[i]_addr = base_addr + i * size
缺点
1.插入效率低
因为数组要保证插入后数据的连续性，需要将插入位置后面的数据依次向后进行移动，所以插入的效率很低。插入时最好的情况是在数组末尾插入， 时间复杂度 为O(1)；最坏的情况是在数组起始位置插入，时间复杂度为O(n)；插入的平均时间复杂度为 (1+2+…+n)/n = O(n)。
数组插入数据示例图
优化方法 ：如果数组内元素不要求有序时，可以将原数组中第k个数据插入到数组末尾，然后将想要插入的数据插入到第k个位置即可。如上图示例，可以将元素b插入到数组末尾，再将f插入到b原来的位置。
2.删除效率低
也是因为要保证删除后数据的连续性，需要将删除位置后面的元素依次向前进行移动，所以删除的时间复杂度和插入一样。即最好的情况是删除末尾数据，时间复杂度为O(1)；最坏的情况是删除起始位置数据，时间复杂度为O(n)；删除的平均时间复杂度为O(n)。
数组删除数据示例图
优化方法 ：在允许数组内存在无用数据的前提下，需要删除多个数据时可以采用标记删除法，即先不进行实际删除操作，而是先将所有需要删除的数据标记为被删除状态，最后再进行一次删除操作清除掉所有被标记的元素。
上面的优化思路可以参考 jvm 的垃圾收集 算法 ：jvm的垃圾回收算法中最基础的收集算法是’标记-清除‘算法。顾名思义，标记清除算法分为’标记‘和’清除‘两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象，参考下图：
标记-清除算法示例图
注意点
- 严格上来说，数组不是随机查找的时间复杂度为O(1)，而是随机访问的时间复杂度为O(1)。
- 使用数组进行随机访问时，一定要对数组越界访问时刻保持警惕，不然可能会有意想不到的后果。
参考资料
最近在学习数据结构与算法备战下一家公司的面试，做了一些总结并查阅了一些参考资料：
- 极客时间-数据结构与算法专栏
- 百度百科
- 深入理解java虚拟机
我想说
第一次写技术文章，主要目的还是锻炼一下自己的写作与总结能力，希望可以借此机会激励下自己，多读读书，少玩点游戏 (0.0)
大家有什么意见欢迎指出，我会虚心接受的。ʘᴗʘ
