数据结构 101：数据结构和算法简介。

介绍

数据是每个人都熟悉的东西，但了解如何组织、修改、管理和检索数据则更为重要。成为一名优秀的程序员，不仅仅取决于你的代码是否能运行，还取决于可读性和可扩展性，这指的是你的代码运行速度和内存利用效率。

透彻理解数据结构和算法将帮助你成为一名更优秀的程序员，因为你将更加注重编写易于理解、在时间和空间（内存）方面高度优化的优秀代码。
我相信这篇文章会教给你很多东西。🎉

先决条件

为了充分利用本系列，您应该熟悉至少一种编程语言的基础知识，最好是 Python，因为本课程将重点关注 Python 数据结构和算法。

学习和探索数据结构和算法的另一个要求是一颗开放的心。

乐于学习，并相信自己能够成功。你不必给自己施加压力，但我相信，只要你日复一日地坚持不懈地努力，你就能从这篇文章中获益匪浅。

本文的目标🎉

阅读完本文后，每位读者都应该能够：

了解什么是数据结构，
不同类型的数据结构，以及
学习数据结构的原因。

什么是数据结构

简单来说

首先，我先简化数据结构和算法的整个概念。

算法只是一个用来解决问题的软件或一组解决问题指令的华丽说法。
算法乍一看可能有点像魔术表演。你可以看到这个魔术的输入和输出，但其间发生的一切都显得有些神奇。
我的目标是带你了解这个魔术的各个阶段，并解释你需要哪些材料才能完成它。
这些资源现在就是我们所说的数据结构，或者说是本例中问题中的常见模式。

然而，我不能保证我会仔细讲解每一个细节，但我相信在此之后，您将能够将算法应用于您作为开发人员可能遇到的问题。

让我们仔细看看 Python 数据结构

数据结构是一种数据存储和组织方法，它使修改、导航和访问数据变得更加容易。数据结构还决定了数据的收集方式、访问数据时可以使用的函数以及数据之间的关联方式。

数据结构的主要目的是提供一种组织数据的方法，以便有效地使用数据。市面上有多种适用于各种应用的数据结构，其中一些数据结构专门用于特定用途。

Python 算法是一系列详细的指令，有助于实现特定目的的数据处理。

现在让我们看看不同形式的数据结构。

不同类型的数据结构

数据结构有两种类型：原始数据结构和非原始数据结构，其中线性和非线性数据结构属于非原始类别。

线性数据结构

线性数据结构是指数据项按连续或线性顺序排列的结构，每个成员都与其前后相邻的元素关联。
线性数据结构只涉及一个层级。因此，我们只需一次运行即可探索所有元素。由于计算机内存是线性组织的，因此线性数据结构易于构建。列表、链表、堆栈和队列就是一些例子。

非线性数据结构

非线性数据结构是指数据元素并非按顺序或线性排序的数据结构。非线性数据结构不涉及任何层级。因此，我们无法在一次运行中遍历所有元素。与线性数据结构相比，非线性数据结构的构建难度更大。与线性数据结构相比，它能够更好地利用计算机内存。树和图就是两个例子。

数据结构的类型及其含义

我们在上一节中了解了线性和非线性数据结构，因此在本节中，我们将选择几种数据结构，了解它们的含义以及如何使用。
我们还将讨论 Python 中的集合、元组和字典，我相信它们也会引起我们的极大兴趣。

列表

在我看来，列表是最流行、最简单的数据结构，也是最常用的数据结构。列表是一种将数据存储在内存中以供后续使用的数据结构。每个列表包含预定数量的单元格，每个单元格都有一个匹配的数字索引，用于访问数据。每当您需要使用列表中的任何数据时，只需提供所需的索引即可检索它。

使用列表可以将多个项目存储在一个变量中。方括号 [] 用于创建列表，并用逗号分隔各个元素。在大多数情况下，列表可以包含单一类型的项目，但也可以包含多种不同类型的项目。为了像矩阵一样表示二维和三维网格，列表可以与其他列表嵌套。

链表

链表是一种不依赖于内存中物理数据位置的数据结构。连接列表采用引用机制，而非索引或位置：元素存储在带有指向下一个节点的指针的节点中，依此类推，直到所有节点都链接起来。

这种方法可以快速放置和移除物品，而无需重新组织。

套

集合是一组不按特定顺序排列的元素。每个集合元素都必须独一无二且不可更改。使用花括号或集合函数 set() 可以创建集合。集合与列表共享一些特性，例如可以使用 in 来判断集合中是否包含特定元素。

您必须使用 set() 来构造一个空集，因为 set{} 会创建一个空字典。

# empty set
print(set())
print(my_set:={})

字典

字典是无特定顺序的元素的集合。它们是一种数据结构，允许你将任意键映射到任意值。当键已知时，字典会进行优化以检索值。

# empty dictionary
emoty_dict = {}

# dictionary with integer keys
num_dict = {1: "Vitalis", 2: "Kandie"}

.get() 是一种很有用的字典技巧。它的工作原理与索引相同，但如果字典中找不到对应的键，则会返回另一个值（默认情况下为“None”）。

bird = {'name': 'screech', 'color': 'blue'}

print('Name: ', person.get('name'))

print('color: ', bird.get('color'))

# value is not provided
print('origin: ', bird.get('origin')) 

# value is provided
print('origin: ', bird.get('origin', 'United Kingdom'))

元组

元组与列表类似，不同之处在于它们是不可变的（无法更改）。它们由括号 () 组成。我们使用索引（类似于列表）来检索元组中的值。当元组中的值被重新赋值时，会发生TypeError。元组比列表更快，但无法修改。

# Empty tuple
empty_tuple = ()
print(empty_tuple)

# Tuple having integers
num_tuple = (2, 5, 4)
print(num_tuple)

# tuple with mixed datatypes
mix_tuple = (2, "Hiya", 5.4)
print(mix_tuple)

# nested tuple
nest_tuple = ("here", [1, 2, 3], (4, 5, 6))
print(nest_tuple)

#indexing
print(nest_tuple[0])
#here