#数据结构#
为了使程序代码拥有更强的健壮性，我们还需要多加分析。在顺序表中，我们需要考虑表的存储空间大小，数据元素要插入的位置等信息。
优化的程序代码：
boolListInsert(SqListL，inti，inte)//将函数设为布尔型，布尔型最后的返回值不是0(假)就是1(真)
{if(i＜1｜｜i＞L.length+1)//判断位序i是否在这个范围内，是否在有效范围内，不在范围内，返回假
returnfalse;
if(L.length＞MaxSize)//判断存储空间是否已满，已满返回假，不能再插入数据元素
returnfalse;
for(j=L.length;j=i;j--)
L.data[j]=L.data[j-1];//数据元素是先移动后面的元素，依次移动前面的元素，也就是小鸭子移动位置的方式
L.data[i-1]=e;//在位置i处插入数据元素e，也就是老三站到老二和老四之间
L.length++;//对数据元素长度进行统计
returntrue;}
超实用性的Python零基础入门到进阶视频源码淘宝￥2购买已下架小故事4-2:如果说小鸭子们每次都在一个地方排排坐还好，但是如果换了一个地方，所在的地方位置大小是不确定的。如果下一个地方位置空间太小了话，再有一只鸭宝宝进来的话，是难以进来的，或是根本就进不来，因此我们在排列之前，要看一看排队的空间有多大，能容得下多少只小鸭子；同时，还要认清楚这只后边来的小鸭子是不是鸭妈妈的宝宝，要是不是的话，这里是不存在有后来鸭宝宝的位置的，那这只后来的鸭宝宝就是走错地方了，不会有这个小鸭子站的位序。
算法具有较好地健壮性有利于在出现异常或不合法的信息时，能够自行处理而不会发生乱七八糟的情况。
这些我们自己实现的数据结构，让别人更方便顺利地使用。
插入操作的时间复杂度
1、最好的情况：当数据直接插入到表尾时，无需移动任何数据元素，最好情况为O(1)
2、最坏的情况：当数据要插入到表头时，那么每个元素都要移动，假设原先一共有n个元素，则要移动n次，最坏情况为O(n)
3、平均的情况：新元素插入到表中任何一处都有可能，且每一个元素插入到表中任何位置的概率都是等可能的，那么，插入到第一个位置时，循环n次；第二个位置，循环n-1次；第三个位置，n-2次；以此类推，总长度1，求平均值为n(n+1)/2平均时间复杂度为：O(n)
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