在很多其他语言中用到的数组，没有展现出比Python的列表结构有更强的性能。
在许多其他编程语言中，数组通常是一种基本的数据结构，它们在内存中以连续的方式存储数据，这使得数组在某些操作上具有较高的性能。例如，数组的随机访问速度通常比链表快，因为可以直接通过索引访问任何元素，而不需要从头开始遍历。
相比之下，Python的列表（list）是一种动态数组，它提供了更多的灵活性，如动态大小调整和多样化的数据类型。
然而，这种灵活性有时会牺牲性能。例如，当列表需要扩容时，可能需要重新分配内存并复制现有元素到新的内存地址，这个操作的平均时间复杂度是O(n)。
but说回来，Python的列表在某些操作上仍然表现良好。例如，列表的随机访问速度与数组相当，因为它们都提供了直接的内存访问。此外，Python的列表还有一些内置的优化，如列表推导式和生成器表达式，这些可以在某些情况下提供比传统循环更好的性能。
思考另一个问题？
为什么Python的列表在扩容时需要重新分配内存？
连续内存空间
Python的列表是基于连续内存空间的动态数组实现的。当列表的长度达到其容量时（满），需要分配更多的内存空间来存储新的元素（扩容）。这是因为连续的内存空间可以提供快速的访问速度，而非连续的内存空间则会导致性能下降。
扩容策略
Python在扩容时并不是简单地增加一个元素的空间，而是按照一定的策略来分配新的内存空间。通常，当列表需要扩容时，Python会分配一段更大的内存空间，并将原列表中的元素复制到新的内存空间中。新的内存空间通常会比原来的内存空间大一倍或者更多，这取决于具体的实现和策略。
性能考虑
虽然重新分配内存可能会带来一定的性能开销，但这种设计可以避免在每次添加元素时都需要重新分配内存空间的开销。此外，Python在扩容时会预留一些额外的空间，以缓解频繁扩容带来的性能问题。