请注意，您的结果将取决于精确的Python实现。CPython的（和pypy）自动调整你的清单，并 获得很大的
空间，为未来的追加，从而加快
append此外。
在内部，列表只是大小恒定的内存块（在 堆上
）。有时您很幸运，可以增加块的大小，但是在很多情况下，一个对象已经存在。例如，假设您为列表分配了大小为4的块
[a,b,c,d]，而其他代码为字典分配了大小为6的块：
Memory 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |a b c d| | dictionary |
假设您的列表包含4个元素，并且添加了另一个。现在，您只需将列表的大小调整为5：
Memory 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |a b c d e| dictionary |
但是，如果现在需要另一个元素，该怎么办？
好吧，您唯一可以做的就是获取一个新空间并复制列表的内容。
Memory 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | dictionary |a b c d e f |
请注意，如果您批量获取空间（上述超额配置），则只需不时调整列表的大小（并可能复制）。
相反，在位置0插入时，始终需要复制列表。让我们插入
x：
Memory 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19orig |a b c d| |dictionary|after |x a b c d|dictionary|
尽管末尾有足够的空间来附加x，但我们必须移动所有其他值（甚至不能复制，这可能会减少内存的开销）。
