这个表格描述的是两种常见数据结构------数组和链表------在插入/删除和查询操作上的时间复杂度。
数组
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插入/删除：
对于数组，插入或删除操作的时间复杂度是 O(n)O(n)O(n)，原因是数组是连续存储的，当你在数组的某个位置插入或删除元素时，后面的元素必须向前或向后移动，最坏情况下，这一操作需要移动整个数组中的元素。
例子：
假设我们有一个数组
[1, 2, 3, 4]，现在我们要在数组的开头插入一个元素0。为了腾出位置，所有的元素需要向后移动一位。最终数组变成了[0, 1, 2, 3, 4]。如果数组有 nnn 个元素，最坏情况下需要移动 nnn 个元素，时间复杂度就是 O(n)O(n)O(n)。 -
查询：
数组查询是 O(1)O(1)O(1) 的，因为数组支持通过索引直接访问元素。无论数组有多大，通过索引访问某个元素的时间是常数时间。
例子：
对于数组
[1, 2, 3, 4]，要查询第 2 个元素，只需要通过索引arr[1]，这一步操作的时间是常数 O(1)O(1)O(1)。
链表
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插入/删除：
链表的插入和删除操作通常是 O(1)O(1)O(1)，特别是当你知道要插入或删除的位置时，因为链表的节点是通过指针连接的，插入和删除操作只需要调整指针即可，不需要像数组那样移动大量元素。
例子：
假设我们有一个链表
1 -> 2 -> 3 -> 4，如果要在链表的头部插入一个元素0，只需要创建一个新的节点，并将这个节点的指针指向原来的头节点1，然后更新头指针即可。操作是 O(1)O(1)O(1) 的。 -
查询：
链表的查询操作是 O(n)O(n)O(n)，因为链表不支持直接通过索引访问元素，必须从头节点开始逐个遍历，直到找到目标节点。
例子：
对于链表
1 -> 2 -> 3 -> 4，如果要查询第 3 个元素，需要从头节点1开始，依次遍历2、3，最终到达3。所以查询需要遍历 nnn 个节点，时间复杂度是 O(n)O(n)O(n)。
总结
- 数组 ：插入/删除是 O(n)O(n)O(n)，查询是 O(1)O(1)O(1)。
- 链表 ：插入/删除是 O(1)O(1)O(1)，查询是 O(n)O(n)O(n)。
这样的时间复杂度差异使得数组和链表各有优缺点：如果需要频繁查询，数组更高效；如果需要频繁插入和删除，链表则更加高效。