数据结构是计算机科学中的一个核心概念，它是指数据的组织、管理和存储方式，以及数据元素之间的关系。数据结构通常用于允许高效的数据插入、删除和搜索操作。
数据结构大致分为几大类：
线性结构：数组、链表、栈、队列等。
非线性结构：树、二叉树、堆、图等。
散列：哈希表。
索引：B树、B+树等。
常见数据结构
1 栈
栈（stack），它是一种运算受限的线性表，遵循后进先出（Last In First Out，LIFO）原则的数据结构。
栈常见的操作
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push(element): 添加一个新元素到栈顶位置.
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pop()：移除栈顶的元素，同时返回被移除的元素。
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peek()：返回栈顶的元素，不对栈做任何修改（这个方法不会移除栈顶的元素，仅仅返回它）。
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isEmpty()：如果栈里没有任何元素就返回true，否则返回false。
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clear()：移除栈里的所有元素。
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size()：返回栈里的元素个数。这个方法和数组的length属性很类似。
栈类似一个桶，后进先出。
栈操作的代码实现：
先创建一个类，初始化一个空列表和一个容量阈值，再创建2个方法分别判断传入数据时，我们初始化的列表这时是否为空，或者是否为满。
创建入栈和出栈方法。
入栈方法中要调用前面判断是否未满的函数，如果满，则返回异常，未满则将数据放入列表最后
出栈方法中要调用前面判断是否为空的函数，如果空，则返回异常，未空则将列表最后一个数据删除，并返回这个数据
返回现在栈中最上层的数据
出栈入栈操作执行如下：
2 链表
链表是一条相互链接的数据节点表。每个节点由两部分组成：数据和指向下一个节点的指针。
单向链表
插入
尾部插入
从头结点开始逐个遍历链表，直到找到next=null，表示为最后一个节点，再将最后节点的next指向新增节点。
头部插入
如果头节点的next=null表示链表为空，直接将头节点的next指向新增节点
如果头节点的next!=null，表示头节点后已存在后续节点，需要将新增节点插入到头节点和后续节点中间：
1.获取头节点的后续节点，定义一个临时节点，将该节点指向临时节点
2.将头节点的next指向新增节点
3.新增节点的next指向临时节点
遍历
从头结点开始，通过next遍历，直到next=null
删除
将前面节点的指针直接指向后续节点（直接跳过该节点）即删除。
代码实现
这个类定义了链表中的节点。每个节点包含两个属性：
data: 存储实际的数据值，默认为None。next: 指向下一个节点的引用，默认为None
初始化一个空的链表，创建一个 head 节点，该节点不存储任何数据，仅作为链表的起点，方便后续的操作。
判断头节点后是否有数据节点，如果没有，则将新节点连接到头节点后。
向链表尾部追加一个新节点。
创建一个新的节点 new_node 并设置其 data 属性。
如果链表为空（即 self.head.next 为 None），则直接将新节点连接到头部之后。
否则，遍历链表直到找到最后一个节点，并将其 next 设置为新节点。
向链表头部插入一个新节点。
- 创建一个新的节点
new_node并设置其data属性。 - 如果链表为空（即
self.head.next为None），则直接将新节点连接到头部之后。 - 否则，将新节点的
next指向当前头部的下一个节点，并更新头部的next指向新节点。
从链表中删除第一个匹配 data的节点。
- 首先检查链表是否为空。
- 遍历链表直到找到数据值为
data的节点。 - 将找到的节点的
next更新为其下一个节点的next，从而删除该节点。
显示链表中的所有数据。
从头部开始遍历链表，打印每个节点的数据。
当遇到 None 时停止遍历。
调用
