在编程中，数组（Array）和映射（Map，或称字典、哈希表）是两种常用的数据结构，但它们的特性、用途和实现方式有显著差异。以下是两者的主要区别：

存储结构

数组

• 存储连续内存空间中的一组元素，元素通过整数索引（如 0, 1, 2...）访问。

• 元素类型通常统一（如整数数组、字符串数组）。

• 大小固定（静态数组）或可动态扩展（动态数组，如 Python 的 list）。

映射（Map）

• 存储键值对（Key-Value Pairs），键（Key）用于唯一标识值（Value）。

• 内存分布通常非连续，基于哈希表或树结构实现。

• 大小动态变化，无需预先定义容量。

访问方式

数组

• 通过索引直接访问元素，时间复杂度为 O(1)。

• 按值查找需要遍历，时间复杂度为 O(n)。

• 插入/删除元素可能需要移动其他元素（如静态数组），时间复杂度为 O(n)。

映射（Map）

• 通过键（Key）访问值，平均时间复杂度为 O(1)（哈希表实现）或 O(log n)（树实现，如 C++ std::map）。

• 插入、删除、查找操作通常高效，无需遍历全部元素。

键的类型

数组

• 索引必须是整数（如 0, 1, 2...）。

映射（Map）

• 键可以是任意数据类型（如字符串、对象、数字等），取决于语言支持（如 Python 的字典、JavaScript 的 Map）。

顺序性

数组

• 有序，元素顺序由插入顺序或索引决定。

映射（Map）

• 传统实现（如哈希表）不保证顺序，但某些语言支持有序映射（如 Python 3.7+ 的字典、Java 的 LinkedHashMap）。

重复性

数组

• 允许重复元素。

映射（Map）

• 键（Key）必须唯一，重复插入会覆盖旧值；值（Value）可以重复。

内存与性能

数组

• 内存紧凑，适合顺序访问或需要缓存友好的场景（如数值计算）。

• 动态数组扩容时可能有临时性能开销。

映射（Map）

• 内存占用较高（需存储键、值及哈希结构）。

• 哈希冲突可能影响性能（但现代实现通常优化较好）。

典型用途

数组

• 存储有序集合，如列表、矩阵、缓冲区数据。

• 适用于需要频繁按索引访问或遍历的场景。

映射（Map）

• 快速查找键值对，如缓存、数据库索引、词频统计。

• 表示关联关系，如用户 ID 到用户信息的映射。

示例对比

数组

scores = [90, 85, 78]  # 索引 0 对应第一个分数
print(scores[0])       # 输出 90

映射（Map）

student_grades = {"Alice": 90, "Bob": 85}  
print(student_grades["Alice"])  # 输出 90

总结