数据结构是计算机存储、组织数据的方式，数组、链表和图是三种常见的数据结构，下面为你详细介绍它们的概念：
数组
数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素存储在连续的内存位置上。每个元素都可以通过一个唯一的索引来访问，索引通常从 0 开始。
特点
- 随机访问：可以通过索引直接访问数组中的任意元素，时间复杂度为 O(1) 。
- 固定大小：在创建数组时，需要指定数组的大小，一旦确定，大小就不能改变。
- 连续存储：数组元素在内存中是连续存储的，这使得访问元素非常高效，但也可能导致内存碎片问题。
示例
#Python 中创建一个整数数组
array = [1, 2, 3, 4, 5]
# 访问数组中的元素
print(array[2]) # 输出 3
链表
链表是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和一个指向下一个节点的指针。链表中的节点在内存中不一定是连续存储的。
特点
- 动态大小：链表的大小可以在运行时动态改变，不需要预先分配固定的内存空间。
- 顺序访问：要访问链表中的某个节点，需要从链表的头节点开始，依次遍历每个节点，直到找到目标节点，时间复杂度为
O(n)
。 - 非连续存储：链表节点在内存中可以不连续存储，这使得插入和删除操作非常高效，但随机访问效率较低。
示例
# Python 中实现一个简单的链表节点类
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = None
# 创建链表
head = Node(1)
second = Node(2)
third = Node(3)
head.next = second
second.next = third
# 遍历链表
current = head
while current:
print(current.data)
current = current.next
图
图是一种非线性数据结构，它由一组节点（也称为顶点）和一组连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种实际问题，如社交网络、地图、电路等。
特点
- 多对多关系：图中的节点可以与多个其他节点相连，形成复杂的关系网络。
- 无固定结构：图的结构可以非常灵活，没有像数组和链表那样的固定顺序。
- 表示方法多样：图可以用邻接矩阵、邻接表等多种方式来表示。
示例
# Python 中使用邻接表表示图
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D', 'E'],
'C': ['A', 'F'],
'D': ['B'],
'E': ['B', 'F'],
'F': ['C', 'E']
}
# 打印图中节点 A 的邻居节点
print(graph['A']) # 输出 ['B', 'C']
综上所述，数组适合随机访问和固定大小的数据存储，链表适合动态插入和删除操作，而图则适合表示复杂的关系网络。在实际应用中，需要根据具体问题的需求选择合适的数据结构。