数据结构基础：认识数组、链表、栈与队列

# 1. 数据结构概述

数据结构是计算机科学中非常重要的基础概念之一，它是指数据对象以及数据对象之间的关系在计算机中的组织方式。数据结构在程序设计中扮演着重要的角色，能够帮助我们更高效地存储和管理数据，提高程序的执行效率。

### 1.1 什么是数据结构

数据结构可以理解为数据的存储、组织和管理方式。它涉及到如何将数据按照某种特定的结构进行组织，以便于程序对这些数据进行操作和处理。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列等。

### 1.2 数据结构的应用

数据结构在各个领域都有着广泛的应用，比如在算法设计、数据库系统、编译器构建、网络编程等方面都离不开数据结构的支持。不同的数据结构适用于不同的场景，合理选择数据结构能够提高程序的性能和可维护性。

### 1.3 数据结构的分类及特点

数据结构可以分为线性结构和非线性结构、顺序存储结构和链式存储结构、静态数据结构和动态数据结构等多种类型。不同类型的数据结构具有不同的特点和适用场景，深入了解这些特点有助于我们更好地选择和使用数据结构。

# 2. 数组

### 2.1 数组的定义和特点
数组是一种线性数据结构，由相同数据类型的元素组成，通过连续的内存空间存储。数组可以通过索引（下标）来访问各个元素，索引从0开始递增。

### 2.2 数组的基本操作：增删改查
#### Python代码示例：

# 创建一个整型数组
arr = [1, 2, 3, 4, 5]

# 访问元素
print(arr[0])  # 输出第一个元素：1

# 修改元素
arr[1] = 10
print(arr)  # 输出：[1, 10, 3, 4, 5]

# 插入元素
arr.insert(2, 20)  
print(arr)  # 输出：[1, 10, 20, 3, 4, 5]

# 删除元素
arr.pop(3)
print(arr)  # 输出：[1, 10, 20, 4, 5]

### 2.3 数组的优缺点与应用场景
优点：快速访问任意位置元素，适合查找操作频繁的场景；内存连续存储，缓存友好。

缺点：插入、删除操作效率低，需要移动大量元素；大小固定，无法动态调整。

应用场景：适用于索引访问频繁、元素数量固定的场景，比如哈希表、二叉堆等数据结构的底层实现。

# 3. 链表

链表是一种线性表的数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据域和指针域。链表的特点是插入和删除操作效率高，但查找操作效率较低。下面我们将详细介绍链表的概念、分类、实现原理及基本操作。

- **3.1 链表的概念和分类**
链表是一种数据元素按照顺序存放的数据结构，各元素通过指针相连。根据指针的指向方式，链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等不同类型。

- **3.2 链表的实现原理及基本操作**

- **实现