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专栏导读：本专栏为 Python 从入门到算法落地系统付费专栏，共 5 大阶段 25 讲。本文为第五阶段第 2 讲，承接上一讲的排序与查找算法，深入数据结构核心领域。数据结构是算法的运行载体，数据的组织方式直接决定了代码的时间与空间效率。本文从底层原理出发，逐层拆解链表、栈、队列、哈希表四大核心线性数据结构，配合逐行代码实现、复杂度分析与经典场景实战，帮你建立扎实的数据结构思维，掌握算法与程序设计的底层容器。

一、数据结构核心认知

1. 什么是数据结构

数据结构是计算机中数据的组织、存储与访问方式，核心解决 “如何高效存储与操作数据” 的问题。算法是解决问题的步骤，数据结构是算法的容器，两者相辅相成：好的数据结构可以大幅降低算法的实现复杂度与运行开销。

2. 两大分类

• 线性结构：元素之间是一对一的线性关系，逻辑上连续排列，包括数组、链表、栈、队列
• 非线性结构：元素之间是一对多或多对多关系，包括树、图、堆等

3. 核心评价维度

评价一个数据结构的优劣，核心看四大基本操作的时间复杂度：

• 增（插入元素）
• 删（删除元素）
• 改（修改元素）
• 查（查找元素）

验证来源：《算法导论（原书第 3 版）》第 10 章 数据结构基础，机械工业出版社