删除算法的思路：

    • 如果删除位置不合理，抛出异常；
    • 取出删除元素；
    • 从删除元素位置开始遍历到最后一个元素位置，分别将它们都向前移动一个位置；
    • 表长减1。

    实现代码如下：

    1. /* 初始条件：顺序线性表L已存在，1 ≤ i ≤ ListLength(L) */
    3. /* 操作结果：删除L的第i个数据元素，并用e返回其值，L的长度减1 */
    5. Status ListDelete(SqList *L, int i, ElemType *e)
    6. {
    7.     /* 线性表为空 */
    8.     if (L->length == 0)                    
    9.            return ERROR;
    11.     /* 删除位置不正确 */
    12.     if (i < 1 || i > L->length)            
    13.         return ERROR;
    15.     //用e接收返回其删除值
    16.     *e = L->data[i - 1];
    18.     /* 如果删除不是最后位置 *///包含头删和中删，因为尾删的逻辑和他们不一样
    19.     int k;
    20.     if (i < L->length)                     
    21.     {
    22.         /* 将删除位置后继元素前移 */
    23.         for (k = i; k < L->length; k++)    
    24.             L->data[k - 1] = L->data[k];
    25.     }
    27.     L->length--;
    29.     return OK;
    30. }
    32. //尾删//不需要将将删除位置后继元素前移
    33. void SeqListPopBack(SL* ps)
    34. {
    35.     assert(ps);
    36.     //ps->a[ps->size - 1] = 0;//没什么意义，万一这个位置本来就是0呢？
    37.     ps->size--;
    38. }

    现在我们来分析一下，插入和删除的时间复杂度。

    • 先来看最好的情况，尾插尾删，如果元素要插入到最后一个位置，或者删除最后一个元素，此时时间复杂度为O(1)，因为不需要移动元素的。
    • 最坏的情况呢，头插头删，如果元素要插入到第一个位置或者删除第一个元素，此时时间复杂度是多少呢？那就意味着要移动所有的元素向后或者向前，所以这个时间复杂度为O(n)。

    至于平均的情况，中插中删，由于元素插入到第i个位置，或删除第i个元素，需要移动n-i个元素。根据概率原理，每个位置插入或删除元素的可能性是相同的，也就说位置靠前，移动元素多，位置靠后，移动元素少。最终平均移动次数和最中间的那个元素的移动次数相等，为(n-1)/2。

    我们前面讨论过时间复杂度的推导，可以得出，平均时间复杂度还是O(n)。
    这说明什么？
    线性表的顺序存储结构，在存、读数据时，不管是哪个位置，时间复杂度都是O(1)；而插入或删除时，时间复杂度都是O(n)。

    这就说明，它比较适合元素个数不太变化，而更多是存取数据的应用。当然，它的优缺点还不只这些……