一、线性表
1. 数组：数组是最基本也是最简单的数据存储方式，在内存中开辟一段连续空间存放元素。例如，在C++中，我们可以通过定义`int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}`创建一个大小为5的一维整型数组；而在Python中，则可以使用list直接初始化 `[1, 2, 3, 4, 5]` 。对于插入或删除操作可能涉及大量移动元素的问题，因此其时间复杂度相对较高。
cpp
// C++
void insertArray(int* array, int size, int value) {
// 手动处理边界情况...
}
// Python
def insert_array(arr, val):
# 使用append方法添加新值至列表末尾
arr.append(val)
2. 链表：链表是一种物理地址不连续但逻辑上有序的数据结构。它由节点构成，每个节点包含数据域（data）和指针域(next)，用于指向下一个节点的位置。下面分别展示了单向链表在两种编程语言中的简单表示：
cpp
struct ListNode{
int data;
struct ListNode *next;
};
// 插入节点函数示例：
void insertListNode(ListNode** head_ref, int new_data){
ListNode* newNode = (ListNode*) malloc(sizeof(ListNode));
if(newNode == NULL)
return;
newNode->data = new_data;
newNode->next = (*head_ref);
(*head_ref) = newNode;
}
# 对应于Python:
class Node:
def __init__(self, data=None):
self.data = data
self.next = None
# 插入结点函数示例
def insert_node(head, data):
node = Node(data=data)
node.next = head
return node
二、树形结构
- **二叉搜索树(BST)** : 每个节点最多有两个子节点，所有左孩子的键小于父节点而右孩子大于等于父节点。
以下是一个BST的基本增删查改操作用C++描述的例子:
cpp
struct TreeNode{
int key;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
};
TreeNode* Insert(TreeNode*& root, int item);
bool Search(TreeNode* root, int k);
TreeNode* Delete(TreeNode* &root, int key);
相应的Python版本可采用类(class)的方式构建并进行相关操作。
三、图论相关的数据结构与算法如邻接矩阵/邻接表等也非常重要，这里不再赘述具体代码以节省篇幅。
四、排序与查找算法
从冒泡排序到快速排序，再到哈希表查询，这些经典的算法均基于对上述基础数据结构的操作优化而来。比如在C++下的一种快速排序实例：
cpp
void quickSort(vector<int>& nums, int low, int high) {
if(low < high){
int pi = partition(nums,low,high);
quickSort(nums, low, pi - 1);
quickSort(nums,pi + 1, high);
}
}
同样地，Python环境下的快排也可以简洁明了地表达出来：
python
def quicksort(lst):
if len(lst)>1:
pivot=lst[len(lst)//2]
less_than_pivot=[x for x in lst[:len(lst)//2] if x<pivot]+\
[x for x in lst[(len(lst)+1)//2:] if x<=pivot]
greater_than_pivot=[x for x in lst[:len(lst)//2] if x>=pivot]+\
[x for x in lst[(len(lst)+1)//2:] if x>pivot]
return(quicksort(less_than_pivot))+ \
([pivot],)[::bool(len(lst)%2)]+ \
quicksort(greater_than_pivot)
return lst
总结来说，理解各种数据结构的工作机制及其对应算法的具体实施过程至关重要。以上只是众多可用的数据结构与算法库的一部分内容展示，无论是底层开发还是高级应用层面，扎实的基础理论知识结合实践编码都能极大地提升程序性能和解决问题的能力。希望通过对不同语言环境下关键部分的源码分析，能帮助读者深化对此领域的认识。
标签： 数据结构与算法源代码
