對於陣列來說，查詢就是檢查它是否包含某個值，如果包含，還得給出其索引。
想要查詢陣列中是否存在某個值，計算機會先從索引0 開始，檢查其值，如果不匹配，則繼續下乙個索引，以此類推，直至找到為止。
但索引2 的值仍不匹配，計算機只好再跳到下一格。
找到"dates"在索引3 那裡。自此，計算機不用再往後跳了，因為結果已經得到。
因為我們檢查了4 個格仔才找到想要的值，所以這次操作總計是4 步。
這種逐個格仔去檢查的做法，就是最基本的查詢方法——線性查詢。
在陣列上進行線性查詢最多要多少步呢？如果我們要找的值剛好在陣列的最後乙個格仔裡（如本例的elderberries），那麼計算機從頭到尾檢查每個格仔，會在最後才找到。
同樣，如果我們要找的值並不存在於陣列中，那麼計算機也還是得查遍每個格仔，才能確定這個值不在陣列中。
於是，乙個5 格的陣列，其線性查詢的步數最大值是5，而對於乙個500 格的陣列，則是500。
以此類推，乙個n 格的陣列，其線性查詢的最多步數是n（n 可以是任何自然數）。
可見，無論是多長的陣列，查詢都比讀取要慢，因為讀取永遠都只需要一步，而查詢卻可能需要多步。
插入準確地說，是插入乙個新值到陣列之中。
往陣列裡插入乙個新元素的速度，取決於你想把它插入到哪個位置上。
假設我們想要在購物清單的末尾插入"figs"。那麼只需一步。因為之前說過了，計算機知道陣列開頭的記憶體位址，也知道陣列包含多少個元素，所以可以算出要插入的記憶體位址，然後一步跳到那裡插入就行了。
但在陣列開頭或中間插入，就另當別論了。這種情況下，我們需要移動其他元素以騰出空間，於是得花費額外的步數。例如往索引2 處插入"figs"。
為了達到目的，我們必須先把"cucumbers"、"dates"和"elderberries"往右移，以便空出索引2。而這也不是一步就能移好，因為我們首先要將"elderberries"右移一格，以空出位置給"dates"，然後再將"dates"右移，以空出位置給"cucumbers"。
第1 步："elderberries"右移。
第2 步："date"右移。
第3 步："cucembers"右移。
第4 步：至此，可以在索引2 處插入"figs"了。
如上所示，整個過程有4 步，開始3 步都是在移動資料，剩下1 步才是真正的插入資料。
最低效（花費最多步數）的插入是插入在陣列開頭。因為這時候需要把陣列所有的元素都往右移。
於是，乙個含有n 個元素的陣列，其插入資料的最壞情況會花費n + 1 步。即插入在陣列開頭，導致n 次移動，加上一次插入。
陣列的刪除就是消掉其某個索引上的資料。
我們找回最開始的那個陣列，刪除索引2 上的值，即"cucumbers"。
第1 步：刪除"cucumbers"。
雖然刪除"cucumbers"好像一步就搞定了，但這帶來了新的問題：陣列中間空出了乙個格仔。因
為陣列中間是不應該有空格的，所以，我們得把"dates"和"elderberries"往左移。
第2 步：將"dates"左移。
第3 步：將"elderberries"左移。
結果，整個刪除操作花了3 步。其中第1 步是真正的刪除，剩下的2 步是移資料去填空格。
所以，刪除本身只需要1 步，但接下來需要額外的步驟將資料左移以填補刪除所帶來的空隙。
跟插入一樣，刪除的最壞情況就是刪掉陣列的第乙個元素。因為陣列不允許空元素，當索引
0 空出，那麼剩下的所有元素都要往左移去填空。
對於含有5 個元素的陣列，刪除第乙個元素需要1 步，左移剩餘的元素需要4 步。
而對於500
個元素的陣列，刪除第乙個元素需要1 步，左移剩餘的元素需要499 步。
可以推出，對於含有n
個元素的陣列，刪除操作最多需要n 步。
如何分析資料結構的時間複雜度，那就可以開始探索各種資料結構的效能差異
了。了解這些非常重要，因為資料結構的效能差異會直接造成程式的效能差異。
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