解释数组，链表，栈，队列，树，图，哈希表，堆概念原理并用python给出例子

**数组(Array):**
数组是一种线性的数据结构，它是一系列元素的集合，这些元素按照固定的顺序排列，并且可以通过索引访问。在Python中，我们可以使用列表(List)来表示数组，例如:

my_array = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_array[0])  # 输出1，即第一个元素

**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引用。Python中的`ListNode`类可以模拟单链表:

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

# 创建链表 [1 -> 2 -> 3]
node1 = ListNode(1)
node2 = ListNode(2)
node3 = ListNode(3)
node1.next = node2
node2.next = node3

**栈(Stack):**
栈是一种只能在一端插入或删除元素的数据结构，遵循先进后出(FILO)原则。Python的内置`list`或`collections.deque`都可以作为栈实现:

stack = []
stack.append(1)  # 入栈
print(stack.pop())  # 出栈，输出1

**队列(Queue):**
队列遵循先进先出(FIFO)原则，允许在两端添加和移除元素。Python的`queue`模块提供`Queue`类：

from queue import Queue
q = Queue()
q.put(1)  # 入队
print(q.get())  # 出队，输出1

**树(Tree):**
树是一种非线性数据结构，每个节点有零个或多个子节点。在Python中，可以使用`Node`类构建简单的树：

class Node:
    def __init__(self, value, children=[]):
        self.value = value
        self.children = children

root = Node("root", [Node("left"), Node("right")])

**图(Graph):**
图是由顶点和边组成的集合，可以表示复杂的关系网。在Python中，可以使用第三方库如networkx：

import networkx as nx
G = nx.Graph()  # 初始化空图
G.add_node("A")  # 添加节点
G.add_edge("A", "B")  # 添加边

**哈希表(Hash Table or Dictionary):**
哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，通过哈希函数快速查找。Python的字典(Dict)就是哈希表的一个实现：

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
print(my_dict["name"])  # 输出"Alice"

**堆(Priority Queue):**
堆是一种特殊的树形数据结构，满足堆的性质（最大堆或最小堆）。Python的`heapq`模块提供了堆功能：

import heapq
heap = []
heapq.heappush(heap, (1, "one"))  # 元组的第一个元素用于排序
print(heapq.heappop(heap))  # 输出元组(1, "one")

以上都是数据结构的基本概念和Python示例。每个数据结构都有其特定的应用场景和操作规则。