Python学习
一、学前花絮
数据结构是所有的计算机语言中非常重要的一部分，前面文章讲述了线性结构的“数组”、“栈”、“队列”、“链表”的实现和用途。今天我们继续数据结构部分的学习，重点讲述一下非线性数据结构的“树”、“图”和“多维数组”，也以C语言和python进行对比。
根据数据元素之间的逻辑关系来划分，我们可以把“数据结构”想象成一个社交网络：
下面拆解这两者的区别和特点：
1. 线性结构 (Linear Structure)
核心定义： 数据元素之间存在一对一的线性关系。
形象理解： 就像一条线，把所有的数据串起来。除了第一个和最后一个元素，其他的每个元素都只有一个前驱（前面的元素）和只有一个后继（后面的元素）。
主要特征：
有序性： 元素是按顺序排列的。
单一关系： 逻辑上是直的，没有分叉。
常见的线性结构：
数组 (Array)： 最基础的线性结构，内存连续。
链表 (Linked List)： 通过指针链接，内存可以不连续。
栈 (Stack)： 只能在一端操作（后进先出 LIFO）。
队列 (Queue)： 在两端操作（先进先出 FIFO）。
2. 非线性结构 (Non-linear Structure)
核心定义： 数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
形象理解： 这就像是一个复杂的网状关系。一个元素可能对应多个前驱或多个后继，数据不再是简单的“一条线”，而是有了“层级”或“网络”。
主要特征：
非顺序性： 元素之间没有严格的先后顺序。
复杂关系： 逻辑上是分叉的、网状的。
常见的非线性结构：
① 树 (Tree)：
关系： 一对多（层级关系）。
② 图 (Graph)：
关系： 多对多（网状关系）。
③ 多维数组：
虽然也是数组，但因为涉及多个下标（如矩阵），元素之间不再是简单的线性对应，通常也被归类为非线性结构。
下面是线性结构和非线性结构的对比：
二、Python和C语言如何实现非线性数据结构
2.1 非线性数据结构的树、图和多维数组简单示例
1. 树 (Tree)
核心概念： 一对多的层级关系。像家谱、目录结构。
Python 实现 (二叉树节点)
Python 的类写法非常直观，直接定义节点的“左孩子”和“右孩子”。
输出结果：
C 语言实现 (二叉树节点)
C 语言需要手动管理内存和指针。
输出结果：
树的适合场景
文件系统： 目录和子目录的层级关系。
DOM 树： 网页 HTML 标签的嵌套结构。
数据库索引： B+树用于加速数据查询。
决策逻辑： 游戏 AI 或专家系统的决策树。
2. 图 (Graph)
核心概念： 多对多的网状关系。节点之间可以任意连接。
Python 实现 (邻接表)
使用字典来表示图是最 Pythonic 的方式，键是节点，值是相邻节点的列表。
输出结果：
C 语言实现 (邻接表)
C 语言实现稍微复杂，我们用结构体来模拟一个简单的无向图节点连接。
输出结果：
图的适合场景
3.多维数组 (Multi-dimensional Array)
输出结果：
C 语言实现 (二维数组)
C 语言对多维数组有原生支持，内存是连续的。
输出结果：
多维数组的适合场景
2.2非线性数据结构总结对比：
对于数据结构中的线性和非线性总结：
三、小结
本文针对非线性数据结构的树、图和多维数组进行了论述，并举例说明。至此，我们对于数据结构的学习暂告一个段落。应该说数据结构是任何计算机语言学习中的重点，我们通过python与C语言的对比，才知道为什么说python语法简单：其实本质原因是python隐藏了特别难以理解的底层知识比如指针、内存管理等，Python 让你从繁琐的“系统级”操作中解放出来，专注于“应用级”的逻辑实现。
让我们保持学习热情，多做练习。我们下期再见！
