python实现数据结构的基础

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。不同语言只是数据结构实现的不同工具，但本质是一样的。

Python的强大之处在于其自带的数据结构：列表 list，元组 tuple，字典 dict 等，都非常的强大，尤其是列表，在它们的基础上可以方便快捷的实现常用的数据结构：栈，队列，链表，树等，而没有必要重复造轮子。

栈和队列

栈，是一种仅允许在表的一端进行插入和删除运算的受限线性表，满足后进先出原则。

队列，是一种仅允许在表的前端进行删除操作，而在表的后端进行插入操作的受限线性表，满足先进先出原则。

Python 中的列表，其自有的 insert() 函数可以在任意位置插入, pop() 函数可以在任意位置弹出并删除。

因此，在 Python 中，栈和队列可以用列表实现。

链表和树

链表，是一种在逻辑上连续，但在物理存储单元上不一定连续的线性存储结构。包括存储数据元素的数据域和存储下一个节点地址的指针域。

树，是一种典型的非线性结构，可以用来表示层次关系，因表示的样子很像一颗倒立的树而得名。

在树中，最简单也是应用最广泛的是二叉树，同样包括存储数据元素的数据域和存储左右孩子节点地址的指针域。

在C语言中，因为指针的加持，可以很直观的实现链表和树等需要指针的数据结构，而在 Python 中，虽然没有显式的指针，但每个变量，除了基本数据类型（int，float 等），都是一个『引用』。

引用：当你创建一个对象并给它赋一个变量的时候，这个变量仅仅引用那个对象，而不是表示这个对象本身！也就是说，变量名指向你计算机中存储那个对象的内存。这被称作名称到对象的引用。

可以看出，引用类似于指针，只是不能进行指针运算，比如， p + 1 指向下一个元素之类的。

因此，在 Python 中，链表和树可以通过定义节点类和引用来实现。

说明

在本专栏接下来的文章中，会用 Python 去实现基本的数据结构：栈，队列，链表和树，并都会附上一个小的应用实例。然后结合剑指offer 中的数据结构相关笔试题，用 Python 来完成，以更好地延伸到数据结构更多的操作和实践中去，希望本专栏能助你在 Python 编程学习之路一臂之力。

本专栏许多内容参考自经典书籍：Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python 在此对作者深表感谢！