অ্যারে রিপ্রেজেন্টেশন মূলত স্পেসের দিক থেকে অপচয়জনক যখন এটি সময়ের সাথে পরিবর্তনশীল ডেটা সংরক্ষণ করে। কিছু ডেটা সংরক্ষণ করতে, আমরা একটি পরিমাণ স্থান অ্যালোকেট করি যা একাধিক মান ধারণ করার জন্য যথেষ্ট বড়। ধরি আমরা অ্যারে ডাবলিং কেরিয়েটরি ব্যবহার করে অ্যারের আকার বাড়াই।
ধরি বর্তমান অ্যারের আকার 8192। এটি পূর্ণ। তাই আমাদের অ্যারে ডাবলিং কৌশল ব্যবহার করে আকার বাড়াতে হবে। তাহলে নতুন অ্যারের আকার হবে 16384। তারপর 8192 উপাদান পুরনো অ্যারে থেকে নতুন অ্যারেতে কপি করুন, তারপর পুরনো অ্যারে ডি-অ্যালোকেট করুন। এখন আমরা বুঝতে পারি যে পুরনো অ্যারের স্পেস ডি-অ্যালোকেট করার আগে, অ্যারের আকার 8192-এর তিনগুণ। নতুন অ্যারে দ্বিগুণ আকার এবং পুরনো অ্যারে। এটি তত ভালো অ্যাপ্রোচ নয়।
যখন আমরা একাধিক লিস্ট সংরক্ষণ করতে চাই, তবে আমরা প্রতিটি লিস্টের জন্য নতুন অ্যারে না বানিয়ে একটি বড় অ্যারে শেয়ার করতে পারি। একক অ্যারেতে একাধিক লিস্ট নিচের মতো দেখাবে −
যদিও একক অ্যারেতে একাধিক লিস্ট মেমরি দক্ষ, কিন্তু এর কিছু সমস্যা ও রয়েছে। এখানে ইন্সারশন অপারেশন বেশি ব্যয়বহুল। কারণ অন্য লিস্টের উপাদান সরিয়ে বর্তমান লিস্টে উপাদান ইন্সার্ট করতে হতে পারে। এবং রিপ্রেজেন্টেশনও বাস্তবায়ন করা কঠিন।
