對於計算機來說，儲存資料時通過申請記憶體來實現的，如果我們的資料是水的話，記憶體就是容器。對於int型的資料，需要以32bit大小的記憶體儲存，對於字串型別的需要8bit個單位大小的記憶體。
但是申請記憶體的時候到底是乙個什麼樣的機制呢？或者是怎麼儲存的機制呢？我們還是以水和容器的例子來表達。在計算機中，記憶體是存在位址的，或者說是，容器是按照一定的順序排列好的。當你申請需要儲存的時候，就會給系列的容器。對於計算機來說，申請記憶體是需要耗費比較多的時間的是，所以如果我們能合理的根據我們的資料的大小，一次性給予乙個合適大小的記憶體，或者申請記憶體的次數少一些，那麼對於記憶體使用的效率來說是有極大的好處的。
所以我們可與i使用這樣的方法，申請一部分記憶體，頭部的兩個節點用於儲存和這部分記憶體資訊相關的內容
這樣我們就知道了我們申請了多大的記憶體，以及已經使用了多大的記憶體。
此時，我們考慮另外乙個問題，如果記憶體裡面儲存的資料的型別是不一致的呢？例如，0位置儲存的是int型，1位置儲存的是str型別的，那麼佔據的記憶體大小就不一樣了，他們的位址就不是均勻遞增的了。通俗來說，還是容器裡面放水，如果我們設定的是每八個容器裡放的就是同一種溶液，這樣我們要找某種溶液，直接在第一種溶液的位置的基礎上加n個8的就可以找到了。但是如果資料型別不一樣，第一種溶液需要8個容器，第二種溶液需要16個，第三個需要4個，這樣就很繁瑣了，我們無法通過位址取找到對應的溶液。
由此，就引入了另外一種方式，叫做元素外接。我們將容器劃分為兩部分，第一部分用來存放位址，第二部分用來存放我們需要用的資料。怎麼理解呢？我們知道，容器的位址也是int型的。我們可以先將儲存的int型資料，str型資料，float型資料的位址全都提出來，然後將所以的位址全都放進容器裡，這樣就可以通過查詢連續的位址，阿里找到對應的元素。
在解決了這個問題的基礎上，我們考慮一下對記憶體裡面的資料進行操作時候的難易程度，也就是時間複雜度。
遍歷操作：把所有元素都訪問一遍，時間複雜度為o(n)。
pop（）：去掉末尾元素，直接訪問最後乙個元素，時間複雜度為o（1）.
pop（i）：考慮最壞時間複雜度，也就是將第乙個元素出來去掉，那麼後面的所有的元素都要往前移動乙個空格。時間複雜度為（n）。
contains（item）：看是否包含某個元素。需要做乙個遍歷，時間複雜度為n。
set slice：設定某部分元素。考慮最壞時間複雜度，先設定前k個元素，原來的元素全部往後移動，所以時間複雜度為n+k。
reverse：反轉。時間複雜度為n。
multiply：n個元素，乘以k個數。時間按複雜度為n*k。
concatenate：代表使用的+, 把兩個列表加到一起, k是第二個列表中的元素個數。時間複雜度為k。
sorted：時間複雜度為nlogn。留疑問。
到目前來說，我們能發現，資料結構是用來研究如果更加高效的使用記憶體的一種工具，交叉了數學和資訊這兩個學科。但是這對於裡面我們後面的演算法有至關重要的作用。
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