python的数据结构包括那些_python算法与数据结构-什么是数据结构

一、什么是数据结构

数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。

我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的值，因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容例如，要存储这样一组数据：{张三，张四，张五，张六，张七}，数据之间具有这样的关系：张三是张四、张五的父亲，同时张四还是张六和张七的父亲，数据之间的关系如图所示：

对于存储之间具有复杂关系的数据，如果还是用变量或数组来存储（比如用数组存储 {“张三”,"张四",“张五”,"张六","张七"} ），数据存储是没有问题，但是无法体现数据之间的逻辑关系，后期根本无法使用，显然不明智。针对此类数据，数据结构提供了树（或者图）存储结构，专门用于存储这类数据。通过以上示例可以体会出，数据结构教会我们的绝不仅仅是如何存储 1、2、这样简单的数据，而是解决具有复杂关系的大量数据的存储问题。

二、常用的数据结构

线性表

顺序表

链表

栈

队列

树

图

三、线性表介绍

线性表结构存储的数据往往是可以依次排列的，就像小朋友手拉手，每位学生的前面和后面都仅有一个小朋友和他拉手，具备这种“一对一”关系的数据就可以使用线性表来存储。

例如，存储类似 list = [1,3,5,7,9]这样的数据时，各元素依次排列，每个元素的前面和后边有且仅有一个元素与之相邻（除首元素和尾元素），因此可以使用线性表存储。线性表并不是一种具体的存储结构，它包含顺序存储结构和链式存储结构，是顺序表和链表的统称。

四、顺序表

顺序表，简单地理解，就是常用的数组，只是换了个名字而已，例如使用顺序表存储 {1,3,5,7,9}，如图所示：

五、链表

我们知道，使用顺序表（底层实现靠数组）时，需要提前申请一定大小的存储空间，这块存储空间的物理地址是连续的，如图所示。链表则完全不同，使用链表存储数据时，是随用随申请，因此数据的存储位置是相互分离的，换句话说，数据的存储位置是随机的为了给各个数据块建立“依次排列”的关系，链表给各数据块增设一个指针，每个数据块的指针都指向下一个数据块（最后一个数据块的指针指向 NULL），就如同一个个小学生都伸手去拉住下一个小学生的手，这样，看似毫无关系的数据块就建立了“依次排列”的关系，也就形成了链表，如图所示：

六、栈

栈和队列隶属于线性表，是特殊的线性表，因为它们对线性表中元素的进出做了明确的要求。栈中的元素只能从线性表的一端进出（另一端封死），且要遵循“先入后出”的原则，即先进栈的元素后出栈。

栈结构如图所示，像一个木桶，栈中含有 3 个元素，分别是 A、B 和 C，从在栈中的状态可以看出 A 最先进的栈，然后 B 进栈，最后 C 进栈。根据“先进后出”的原则，3 个元素出栈的顺序应该是：C 最先出栈，然后 B 出栈，最后才是 A 出栈。

七、队列

队列中的元素只能从线性表的一端进，从另一端出，且要遵循“先入先出”的特点，即先进队列的元素也要先出队列。

队列结构如图所示，队列中有 3 个元素，分别是 A、B 和 C，从在队列中的状态可以看出是 A 先进队列，然后 B 进，最后 C 进。根据“先进先出”的原则，3 个元素出队列的顺序应该是 A 最先出队列，然后 B 出，最后 C 出。

八、树存储结构

树存储结构适合存储具有“一对多”关系的数据。

如图所示，其中张四只有一个父亲，但他却有两（多）个孩子，这就是“一对多”的关系，满足这种关系的数据可以使用树存储结构。

九、图存储结构

图存储结构适合存储具有“多对多”关系的数据。

如图所示，从 V1 可以到达 V2、V3、V4，同样，从 V2、V3、V4 也可以到达 V1，这就是“多对多”的关系，满足这种关系的数据可以使用图存储结构。

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