Python数组类+AI插件

　　创建一个简易数组类，首先需考虑应实现哪些核心功能：插入、删除与查找。此项目的目标是掌握数组的基础结构和操作，特别是要分析插入和删除操作的时间复杂度。

　　首先，我们定义一个类，并实现初始化操作。代码如下：

　　接下来，我们实现插入功能，如下所示：

　　上述代码展示了简单的插入操作。现在，我们分析这一操作的效率。在最佳情况下，index值与数组长度n相差1，此时插入操作为O(1)。然而，平均和最坏情况下，插入需要遍历数组中的每个元素，因此时间复杂度为O(n)。

　　紧接着，我们实现删除功能，如下所示：

　　在理解了插入操作后，删除操作就相对容易理解了。删除操作的最佳情况是O(1)，即删除数组末尾的元素。但在最坏情况下，需要遍历整个数组以找到要删除的元素，此时时间复杂度为O(n)。因此，删除操作的时间复杂度为O(n)。

　　以下是实现这些功能的完整代码：

　　通过这段代码，我们可以高效地执行操作，因为数组支持随机访问。

　　为了辅助开发和测试，我使用了Baidu Comate智能代码助手插件。在PyCharm中，可以通过“File”>“Settings”>“Plugins”搜索并安装该插件。安装后，界面如下：

　　关闭后的位置如下图所示：

　　点击展开后：

　　该插件提供了两个主要功能：单元测试和代码注释。我主要使用了这两个功能。例如，选择insert函数后，点击相应按钮即可自动生成单元测试代码：

　　生成的单元测试代码如下：

　　这一功能非常实用，值得推荐。接下来，我们展示如何使用注释功能：

　　点击后，右侧将显示注释内容：

　　点击“采纳”后，将显示如下界面：

　　至此，注释完成。除了上述功能外，该插件还提供了其他诸多实用功能。在编辑器中选中一段代码后，在右下角输入框输入“/调优建议”，将显示代码分析结果。例如：

　　我的代码分析结果如下：

　　虽然插件给出了一些代码问题建议，但与我原代码基本一致。总的来说，这是一个非常有用的工具。最后，简要总结数组类的主要操作及其时间复杂度：插入和删除操作的时间复杂度均为O(n)，而根据下标查找数组元素的时间复杂度为O(1)。无论是使用std::vector、UE的TArray还是其他实现方式，这些时间复杂度都是相同的。希望这篇分享能为大家提供参考和启发。