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基础数据存储类型与数据结构的概念

从基础的物理存储来说，存储方式只分为两种：1.连续存储（数组【array】），2. 链式存储（链表【linked list】），所有数据结构都是基于上述存储方式或二者的组合实现的。

1. 基础数据存储类型

   • 有序存储：列表（List）/元组（Tuple） 二者都属于连续存储（数组【array】）
     • 列表/元组/范围都可以看作是基础的存储容器。它们是Python语言内置的序列类型，用于存储多个元素。列表是可变的，元组是不可变的。可以把它们想象成能够容纳各种数据的“盒子”，元素在其中按照一定的顺序排列，并且可以通过索引来访问。
     • List（列表）：[0,1,2,3,4]
     • Tuple（元组）：(0,1,2,3,4)
   • 列表和元组的区别：
     • 列表是可变的，而元组是不可变的。这意味着可以对列表进行添加、删除、修改等操作，但不能对元组进行这些操作。
     • 列表使用方括号（[]）表示，而元组使用圆括号（()）表示。
   • 补充：范围range()（有序序列)
     • 范围是一种特殊的序列类型，用于生成一系列连续的整数。它通常用于循环中，用于迭代一定范围内的数字。
     • 范围的语法是range(start, stop, step)，其中start是起始值（包含在范围内），stop是结束值（不包含在范围内），step是步长（默认为1）。例如，range(0, 5)会生成一个包含0到4的整数序列。但它不等于[0,1,2,3,4]，而是在Python中作为基础数据存储类型独立存在：range(0,5)=range(5)

2. 基于基础类型构建的数据结构

   • 链表（Linked List）
     • 链表可以基于节点（Node）来构建，每个节点可以包含数据和指向下一个节点的引用。在Python中虽然没有像其他语言那样有原生的链表类型，但可以通过自定义类，利用列表或者其他基础存储类型来模拟链表的结构。例如，可以定义一个Node类，其中包含数据和下一个节点的引用，然后通过这些节点组合成链表。
   • 栈（Stack）和队列（Queue）
     • 栈和队列可以使用列表来简单地实现。例如，栈可以将列表的一端作为栈顶，利用列表的append（入栈）和pop（出栈）操作来实现栈的功能；队列可以利用列表或者collections模块中的deque来实现，通过append（入队）和popleft（出队）操作来模拟队列的先进先出特性。它们是在基础的存储类型上，通过定义特定的操作规则而形成的数据结构。
   • 哈希表（在Python中主要是字典 - Dictionary）
     • 字典是Python内置的数据结构，它是基于哈希表实现的。从底层存储角度看，它利用了哈希函数将键（key）映射到特定的存储位置来存储值（value）。虽然在使用时不需要关心底层实现，但实际上它是一种复杂的数据结构，通过巧妙地利用哈希函数和存储机制来实现快速的键 - 值查找、插入和删除操作。
   • 树（Tree）和堆（Heap）
     • 树和堆在Python中通常需要通过自定义类来构建。以树为例，可以定义一个TreeNode类，包含数据、左子节点和右子节点等属性，然后通过这些节点的组合构建树的结构。堆也是一种特殊的树结构，在构建过程中会遵循特定的规则（如最小堆或最大堆的节点大小关系），这些数据结构是在基础存储类型基础上，通过更复杂的组织方式和规则构建起来的。
   • 图（Graph）
     • 图通常是由顶点（Vertex）和边（Edge）组成。在Python中，构建图结构一般需要借助第三方库或者自定义类。例如，通过定义Vertex类和Edge类，来表示顶点和边的属性，以及它们之间的连接关系，这是一种比较复杂的数据结构，用于表示各种复杂的网络关系。

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简单数据类型

1. 整数（Integer）
   • 整数是最基本的数字类型，用于表示整数值。在Python中，整数可以是正数、负数或零。
2. 浮点数（Float）
   • 浮点数用于表示带有小数部分的数值。在Python中，浮点数可以是正数、负数或零，并且可以包含小数点。
3. 字符串（String）
   • 字符串是由字符组成的序列，用于表示文本数据。在Python中，字符串可以使用单引号（'）或双引号（"）括起来。
4. 布尔值（Boolean）
   • 布尔值表示逻辑上的真（True）或假（False）。在Python中，布尔值只有两个取值：True和False。
5. 空值（None）
   • 空值表示没有值或空。在Python中，空值用关键字None表示。

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