Python内建list不用B-plus树实现的原因是：1、简单性；2、适用性；3、灵活性；4、实现的复杂性；5、数据规模。Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python通常应用于各种领域，是一种通用语言。
一、Python内建list不用B-plus树实现的原因
1、简单性
Python的设计哲学之一是“简洁至上”，即倾向于使用简单和易于理解的实现。B+树是一种复杂的数据结构，其实现相对复杂且底层操作较为繁琐。相比之下，Python的list作为一种动态数组，具有简单的实现和易于理解的操作，使得它在常见的使用场景下具有较好的性能。
2、适用性
B+树主要用于支持范围查询和有序插入等场景，适合用于大规模数据的高效存储和查询。而Python的list通常用于存储相对较小的元素集合，其操作主要集中在索引访问和尾部的插入和删除，适合用于频繁的随机访问和动态扩展。因此，B+树在这种情况下可能会过于复杂和冗余，而不如动态数组简洁和高效。
3、灵活性
Python的list是一种动态数组，具有动态扩展和收缩的能力，可以根据实际需要自由地增加或减少容量。这种灵活性使得Python的list在实际使用中非常方便，可以根据需要自由地调整大小，而无需事先规定固定的容量。而B+树作为一种静态数据结构，其容量通常是固定的，无法灵活地调整大小，这在Python的list所需的灵活性和动态性方面可能会不足。
4、实现的复杂性
B+树的实现相对复杂，包括节点的分裂、合并、平衡等操作，以及各种特殊情况的处理，例如键值的重复、范围查询等。相比之下，Python的list作为一种动态数组，其实现相对简单，主要包括数组的分配和管理、元素的插入和删除等基本操作，没有复杂的平衡和分裂操作。这使得Python的list在实现和维护上相对简单。
5、数据规模
Python的list通常用于存储相对较小的数据集合，而B+树主要用于处理大规模数据集合。对于小规模的数据集合，Python的list已经能够提供足够的性能，并且由于其简单性和灵活性，使用起来非常便利。而对于大规模数据集合，B+树作为一种高效的数据结构，可以通过优化的索引和范围查询等操作提供高效的查询和插入性能。
