数据结构的基础与应用
数据结构是计算机科学的核心内容之一，涉及到如何有效地存储和组织数据。它为计算机科学中的算法提供了支持，直接影响着程序的性能和效率。不同类型的任务需要不同的数据结构，选择合适的数据结构是程序设计中的一项重要工作。
本文将介绍一些常见的数据结构，并讨论它们的特点、实现方式及实际应用。
一、数据结构概述
数据结构可以分为两大类：
- 线性数据结构：数据元素在结构中按线性关系排列。例如：数组、链表、栈、队列。
- 非线性数据结构：数据元素之间不按线性关系排列。例如：树、图。
我们将重点介绍线性数据结构中的基本类型和一些常见的非线性数据结构。
二、线性数据结构
1. 数组（Array）
数组是最基本的数据结构，它允许存储多个相同类型的元素，并通过索引来访问元素。
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特点：
- 固定大小：数组在创建时大小必须确定。
- 支持随机访问：可以通过索引直接访问元素。
- 内存连续：数组存储在连续的内存空间中。
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应用：
- 用于存储大量数据并频繁访问。
- 常见于实现其他数据结构（如栈和队列）时作为底层存储。
# 数组的基本操作
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr[0]) # 访问第一个元素
arr[2] = 10 # 修改元素
print(arr)
2. 链表（Linked List）
链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表不像数组那样存储在连续的内存块中。
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特点：
- 动态大小：链表可以根据需要动态增加或删除节点。
- 插入与删除操作效率高：在链表中插入或删除元素，不需要移动其他元素。
- 随机访问效率低：只能从头节点开始顺序访问。
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应用：
- 用于实现栈、队列等数据结构。
- 用于动态内存分配时。
# 单向链表的基本实现
class Node:
def __init__(self, data):
self.data =