অ্যারে উপস্থাপনা মূলত স্থানের অপচয় হয় যখন এটি ডেটা সংরক্ষণ করে যা সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হবে। কিছু ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য, আমরা কিছু স্থান বরাদ্দ করি যা একটি অ্যারেতে একাধিক মান সংরক্ষণ করার জন্য যথেষ্ট বড়। ধরুন আমরা অ্যারের আকার বাড়ানোর জন্য অ্যারের দ্বিগুণ মানদণ্ড ব্যবহার করি।
বিবেচনা করুন বর্তমান অ্যারের আকার 8192। এটি পূর্ণ। তাই আমাদের অ্যারে ডাবলিং টেকনিক ব্যবহার করে এটি বাড়াতে হবে। সুতরাং নতুন অ্যারের আকার হবে 16384। তারপর পুরানো অ্যারে থেকে নতুন অ্যারেতে 8192 উপাদান কপি করুন, তারপরে পুরানো অ্যারে ডিলোকেট করুন। এখন আমরা বুঝতে পারি যে পুরানো অ্যারের স্পেস ডিলোকেটিং করার আগে, অ্যারের সাইজ 8192 এর তিনগুণ। নতুন অ্যারের ডবল সাইজ এবং পুরানো অ্যারে। এটা এত ভালো পন্থা নয়।
আমরা যখন বেশ কয়েকটি তালিকা সংরক্ষণ করতে চাই তখন আমরা নতুন তালিকার জন্য নতুন অ্যারে তৈরি করার পরিবর্তে কিছু বড় অ্যারে ভাগ করতে পারি। এক অ্যারের একাধিক তালিকা এইরকম হবে -
যদিও একক অ্যারের একাধিক তালিকা মেমরি দক্ষ, তবে এতে কিছু সমস্যাও রয়েছে। এখানে সন্নিবেশ অপারেশন আরো ব্যয়বহুল. কারণ বর্তমান তালিকায় কিছু উপাদান সন্নিবেশ করার জন্য অন্যান্য তালিকার অন্তর্গত উপাদানগুলি সরানোর প্রয়োজন হতে পারে। এবং উপস্থাপনা বাস্তবায়ন করাও কঠিন।
