數組何時不適合使用？

陣列的限制包括：不適合儲存異質資料、大小調整困難、尋找效率低和記憶體浪費。替代方案有：字典/散列表：儲存異質資料和高效查找。鍊錶：動態大小調整和高效率插入/刪除。樹：層次化資料儲存和高效率查找。

陣列的限制以及替代方案

#引言
陣列在程式設計中是一種強大的資料結構，但它們也有一些限制。了解這些限制對於選擇最適合特定需求的資料結構至關重要。

不適合使用陣列的情況

1. 儲存異質資料類型
陣列只能儲存相同資料類型的元素，如果需要儲存不同類型的資料（例如文字、數字和布林值），則數組就不合適。

2. 動態大小調整
陣列的大小在建立時固定，這意味著無法輕鬆地在陣列中新增或刪除元素。對於經常改變大小的集合，陣列會變得效率低。

3. 尋找特定元素的效率
在陣列中尋找特定元素需要遍歷整個陣列，時間複雜度為 O(n)，其中 n 是陣列的長度。對於大型數組，這可能會非常耗時。

4. 記憶體浪費
當陣列大小大於所需時，它會造成記憶體浪費。

替代方案

1. 字典/散列表：儲存異質資料和快速尋找
字典（散列表）使用鍵值對來儲存數據，允許多種類型的值。它們還提供快速查找，時間複雜度為 O(1)。

2. 鍊錶：動態大小調整和高效插入/刪除
鍊錶將資料儲存在相互連接的節點中，允許動態大小調整併有效率地插入和刪除元素。

3. 樹：層次化資料儲存和高效查找
樹是一種層次化資料結構，可以有效率地儲存和尋找資料。它們在處理大數據集時非常有用。

實戰案例

假設我們需要儲存學生信息，包括他們的姓名、年齡和考試成績。我們使用陣列來儲存資訊：

students = [
    ["John", 20, 85],
    ["Mary", 21, 90],
    ["Bob", 19, 80]
]

然而，如果我們需要在陣列中新增一位新學生或刪除現有學生，這將很困難且低效。使用字典會更好：

students = {
    "John": {"age": 20, "score": 85},
    "Mary": {"age": 21, "score": 90},
    "Bob": {"age": 19, "score": 80}
}

這不僅允許儲存異質數據，還允許使用學生的姓名作為鍵輕鬆添加、刪除和查找學生資訊。

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