Array

Time Complexity: O(N)
Space Complexity: O(N)
값을 index로 접근

Python

A.append, A.pop # O(1) 평균
A.insert, A.remove # O(n) Worst Case
A.index, A.count # O(n) Worst Case
A.pop() # 평균 O(1)
A.pop(2) # O(n) Worst Case
# 평균 O(1) Hashtable

list 리스트: 용량 자동조절(dynamic array)

import sys
A = []                  # 빈 리스트
print(sys.getsizeof(A)) # 28bytes
A.append(10)            # A = [10]
print(sys.getsizeof(A)) # 44bytes

list class:
capacity: 용량
n: 현재 저장된 값의 개수

append구현

A.append(X):
if A.n < A.capacity:
  A[n] = x
  A.n = n + 1
else: A.n == A.capacity
B = A.capacity*2 #A.capacity*2 크기의 리스트 새로 할당
for i in range(n):
  B[i] = A[i] # O(n)
del A
A = B
A[n] = x
A.n = n+1

A[0] = 2를 넣으면
A[0]의 주소가 2가 저장되어있는 주소를 가르킴
A[0]+1을 하면 A[0] = 3이 됨
그러면 3이 저장되어있는 새로운 주소를 가르킴

list.append(값)
append: 맨 뒤에 값 추가

list.pop()
pop: 맨뒤의 값을 지우고 리턴
pop(index): A[index]를 제거하고 리턴

list.insert(index, value)
list[index]에 value를 삽입

list.remove(value): list에서 value제거

list.index(value), list.count(value)

JavaScript

• push, pop, unshift, shift
• concat
• indexOf, lastIndexOf, includes

-join
-split

-splice: 배열자체를 변형
-slice(start, end) : end exclusive하다

Array 배열

• map, forEach, filter, find, findIndex, reduce, every, some 등 내장 iteration 메소드를 활용한다.
• map : array → array
• forEach: array 한개씩 순회하여 콜백 호출
• filter: 필터링
• find: 한개 찾아 반환
• findIndex: 한개 찾아 인덱스 반환
• reduce: array → single value
• reduceRight: 배열거꾸로 부터 누적
• every: 모두 만족하면 true 값을 반환
• some: 한개라도 만족하면 true 값을 반환