如何了解一种语言的数据类型的效率和占用内存的情况？例如 python

Question

最近在学习算法的一些知识，突然意识到数据结构的重要性。
我的疑问是以下几点：
1.例如python中 有自带的数据类型列表和字典，但是字典的访问速度比列表快吧？但是自己占内存大？对不对呢？
2.python自带数据类型列表，pandas有数据框，大家都说数据框很占内存，我也发现了，但是占内存在理论上怎么解释数据框为什么就占更多内存呢？
3.数据结构和各个语言中的数据类型的关系是什么？例如 树 是数据结构吧？存的时候在python里面我就是用字典存，这么理解对吗？

Answer 1

访问速度和内存占用大小都是由数据结构本身决定的 。用hash实现的，访问和查找速度肯定快，但是这种结构就牺牲了内存开销。同样地，一个类的属性和方法越多，那么实例占用的内存肯定越大。可以用sys.getsizeof查看大小。数据结构和语言本身并无直接联系，只是实现方式略有不同罢了，关于树形结构，比如也可以用列表或者xml格式存储，没有什么硬性规定，看具体需求