数据结构是计算机科学中的核心基础之一，用于组织和存储数据，以便高效地进行访问和修改-优快云博客

数据结构是计算机科学中的核心基础之一，用于组织和存储数据，以便高效地进行访问和修改。覆盖线性表、树、图、查找、排序等核心内容，它不仅是算法设计的基础，也是系统性能优化的关键支撑。

线性表：包括数组、链表、栈、队列等，是最基本的数据结构，适用于顺序存储与操作。
树：如二叉树、平衡二叉树、B树、堆等，用于层次化数据管理，广泛应用于文件系统、数据库索引等。
图：由节点和边组成，用于表示复杂关系，如社交网络、路径规划（如Dijkstra算法）。
查找：涉及顺序查找、二分查找、哈希表等技术，提升数据检索效率。
排序：包括冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序等，是数据预处理和优化查询的重要手段。

这些数据结构在操作系统、数据库系统、人工智能、网络路由等领域中发挥着关键作用，是程序设计与工程实践不可或缺的部分。

数组与链表是线性表的两种基本实现方式，它们在内存管理、访问效率和操作性能上有显著区别：

对比维度	数组（Array）	链表（Linked List）
内存分配	连续内存空间	非连续内存空间，通过指针连接
访问方式	支持随机访问（O(1)时间访问任意元素）	只能顺序访问（从头遍历到目标，O(n)时间）
插入/删除	效率低（需移动元素，平均O(n)）	效率高（只需修改指针，O(1)若位置已知）
大小固定性	静态数组大小固定，动态数组可扩容但耗时	动态分配，大小灵活，易于扩展
空间开销	仅存储数据	每个节点额外存储指针，空间开销更大
缓存友好性	高（连续内存利于CPU缓存预取）	低（节点分散，缓存命中率低）

应用场景举例：

数组：适用于频繁查询、数据量固定或变化少的场景，如图像像素存储、排序算法。
链表：适用于频繁插入删除、不确定数据规模的场景，如实现栈、队列、LRU缓存。

# 数组示例（Python列表模拟）
arr = [1, 2, 3, 4]
print(arr[2])  # O(1) 访问

# 单链表节点定义
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

# 访问链表第三个元素需遍历
head = ListNode(1, ListNode(2, ListNode(3, ListNode(4))))
current = head
for _ in range(2):
    current = current.next
print(current.val)  # 输出 3，耗时 O(n)