在大部分编程语言中，数组都是从 0 开始编号的，但你是否下意识地想过，为什么数组要
从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？ 从 1 开始不是更符合人类的思维习惯吗？
如何实现随机访问？
什么是数组？
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。
线性表（Linear List）：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。
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，比如要想在数组中删除、插入一个数据，为了保证连续性，就需要做大量的数据搬移工
作。
说到数据的访问，那你知道数组是如何实现根据下标随机访问数组元素的吗？
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
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。
“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)”。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)。
低效的“插入”和“删除”
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？你可以自己先试着分析一下。
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)。但如果
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)。 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=O(n)。
如果数组中的数据是有序的，我们在某个位置插入一个新的元素时，就必须按照刚才的方法
搬移 k 之后的数据。但是，如果数组中存储的数据并没有任何规律，数组只是被当作一个
存储数据的集合。在这种情况下，如果要将某个数组插入到第 k 个位置，为了避免大规模
的数据搬移，我们还有一个简单的办法就是，直接将第 k 位的数据搬移到数组元素的最
后，把新的元素直接放入第 k 个位置。
为了更好地理解，我们举一个例子。假设数组 a[10] 中存储了如下 5 个元素：a，b，c，
d，e。
我们现在需要将元素 x 插入到第 3 个位置。我们只需要将 c 放入到 a[5]，将 a[2] 赋值为 x
即可。最后，数组中的元素如下： a，b，x，d，e，c。
利用这种处理技巧，在特定场景下，在第 k 个位置插入一个元素的时间复杂度就会降为
O(1)。
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。
如果你了解 JVM，你会发现，这不就是 JVM 标记清除垃圾回收算法的核心思想吗？没错，
数据结构和算法的魅力就在于此，很多时候我们并不是要去死记硬背某个数据结构或者算
法，而是要学习它背后的思想和处理技巧，这些东西才是最有价值的。如果你细心留意，不
管是在软件开发还是架构设计中，总能找到某些算法和数据结构的影子。
警惕数组的访问越界问题
了解了数组的几个基本操作后，我们来聊聊数组访问越界的问题。
首先，我请你来分析一下这段 C 语言代码的运行结果：
int main(int argc, char* argv[]){
int i = 0;
int arr[3] = {0};
for(; i<=3; i++){
arr[i] = 0;
printf("hello world\n");
}
return 0;
}
你发现问题了吗？这段代码的运行结果并非是打印三行“hello word”，而是会无限打
印“hello world”，这是为什么呢？
因为，数组大小为 3，a[0]，a[1]，a[2]，而我们的代码因为书写错误，导致 for 循环的结
束条件错写为了 i<=3 而非 i<3，所以当 i=3 时，数组 a[3] 访问越界。
我们知道，在 C 语言中，只要不是访问受限的内存，所有的内存空间都是可以自由访问
的。根据我们前面讲的数组寻址公式，a[3] 也会被定位到某块不属于数组的内存地址上，
而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址，那么 a[3]=0 就相当于 i=0，所以就会导致代码
无限循环。
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。
这种情况下，一般都会出现莫名其妙的逻辑错误，就像我们刚刚举的那个例子，debug 的
难度非常的大。而且，很多计算机病毒也正是利用到了代码中的数组越界可以访问非法地址
的漏洞，来攻击系统，所以写代码的时候一定要警惕数组越界。
但并非所有的语言都像 C 一样，把数组越界检查的工作丢给程序员来做，像 Java 本身就会
做越界检查，比如下面这几行 Java 代码，就会抛出
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException。
容器能否完全代替数组？
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？
这里我拿 Java 语言来举例。如果你是 Java 工程师，几乎天天都在用 ArrayList，对它应该
非常熟悉。那它与数组相比，到底有哪些优势呢？
我个人觉得，ArrayList 最大的优势就是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、删除数据时需要搬移其他数据等。另外，它还有一个优势，就是支持动态扩
容。
数组本身在定义的时候需要预先指定大小，因为需要分配连续的内存空间。如果我们申请了
大小为 10 的数组，当第 11 个数据需要存储到数组中时，我们就需要重新分配一块更大的
空间，将原来的数据复制过去，然后再将新的数据插入。
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。
比如我们要从数据库中取出 10000 条数据放入 ArrayList。我们看下面这几行代码，你会发
现，相比之下，事先指定数据大小可以省掉很多次内存申请和数据搬移操作。
ArrayList<User> users = new ArrayList(10000);
for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
users.add(xxx);
}
作为高级语言编程者，是不是数组就无用武之地了呢？当然不是，有些时候，用数组会更合
适些，我觉得以下几种情况比较适合使用数组：
1.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。
2. 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。
3.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 array。
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。
为什么很多编程语言中数组都是从0开始编号？
现在我们来思考开篇的问题：为什么大多数编程语言中，数组要从 0 开始编号，而不是从
1 开始呢？
从数组存储的内存模型上来看，“下标”最确切的定义应该是“偏移（offset）”。前面也
讲到，如果用 a 来表示数组的首地址，a[0] 就是偏移为 0 的位置，也就是首地址，a[k] 就
表示偏移 k 个 type_size 的位置，所以计算 a[k] 的内存地址只需要用这个公式：
a[k]_address = base_address + k * type_size
但是，如果数组从 1 开始计数，那我们计算数组元素 a[k] 的内存地址就会变为：
a[k]_address = base_address + (k-1)*type_size
对比两个公式，我们不难发现，从 1 开始编号，每次随机访问数组元素都多了一次减法运
算，对于 CPU 来说，就是多了一次减法指令。
数组作为非常基础的数据结构，通过下标随机访问数组元素又是其非常基础的编程操作，效
率的优化就要尽可能做到极致。所以为了减少一次减法操作，数组选择了从 0 开始编号，
而不是从 1 开始。
不过我认为，上面解释得再多其实都算不上压倒性的证明，说数组起始编号非 0 开始不
可。所以我觉得最主要的原因可能是历史原因。
C 语言设计者用 0 开始计数数组下标，之后的 Java、JavaScript 等高级语言都效仿了 C 语
言，或者说，为了在一定程度上减少 C 语言程序员学习 Java 的学习成本，因此继续沿用了
从 0 开始计数的习惯。实际上，很多语言中数组也并不是从 0 开始计数的，比如
Matlab。甚至还有一些语言支持负数下标，比如 Python。
内容小结
我们今天学习了数组。它可以说是最基础、最简单的数据结构了。数组用一块连续的内存空
间，来存储相同类型的一组数据，最大的特点就是支持随机访问，但插入、删除操作也因此
变得比较低效，平均情况时间复杂度为 O(n)。在平时的业务开发中，我们可以直接使用编
程语言提供的容器类，但是，如果是特别底层的开发，直接使用数组可能会更合适。
问题思考
- 前面我基于数组的原理引出 JVM 的标记清除垃圾回收算法的核心理念。我不知道你是否
使用 Java 语言，理解 JVM，如果你熟悉，可以在评论区回顾下你理解的标记清除垃圾
回收算法。 - 前面我们讲到一维数组的内存寻址公式，那你可以思考一下，类比一下，二维数组的内
存寻址公式是怎样的呢？
