前面小编已经和大家分享了数据结构中列表、字典、元祖，这是我能常用的三种结构方法，细心的小伙伴会发现，小编在上一篇文中结尾有说到，会继续分享数据结构与算法。
话不多说，我们接着上篇文章一起看看，如果大家有些许忘记，可以回去重新看一看，带你3分钟快速浏览完毕。
先来看数据结构中小编未讲到的“漏网之鱼”
顺序表
别人都说字如其名，在这里是字如其表，顺序表采用顺序存储的方式来存储数据元素的线性表。
创建顺序表：
class SequenceList:
def __init__(self):
self.SeqList = []
def CreateSequenceList(self):
Element = input("请输入（按回车键确认，按#键结束）：")
while Element !='#':
self.SeqList.append(int(Element))
Element = input("请输入（按回车键确认，按#键结束）：")
list_1 = SequenceList()
list_1.CreateSequenceList()
结果：
两种基本实现方式
一体式结构：
存储表信息的单元与元素存储区以连续的方式安排在一块存储区里，两部分数据的整体形成一个完整的顺序表对象。一体式结构整体性强，易于管理。但是由于数据元素存储区域是表对象的一部分，顺序表创建后，元素存储区就固定了。
分离式结构：
表对象里只保存与整个表有关的信息（即容量和元素个数），实际数据元素存放在另一个独立的元素存储区里，通过链接与基本表对象关联。
遍历顺序表元素
class SequenceList:
def __init__(self):
self.SeqList = []
def CreateSequenceList(self):
Element = input("请输入（按回车键确认，按#键结束）：")
while Element !='#':
self.SeqList.append(int(Element))
Element = input("请输入（按回车键确认，按#键结束）：")
def TraverseElement(self):
for i in range(len(self.SeqList)):
print(self.SeqList[i],end = ' ')
list_1 = SequenceList()
list_1.CreateSequenceList()
list_1.TraverseElement()
结果：
链表
顺序表只能用来申请连续的存储空间，如果需要进行数据搬迁，使用起来就更笨拙，但是链表结构可以充分利用计算机的内存空间，实现灵活的内存动态管理。
单链表
单个链接列表中的节点只指向列表中的下一个元素。
双链表
一个链表可以从头到尾遍历，而反向遍历则比较难，双链接列表允许以相同的成本在两个方向上遍历节点，无论从哪个节点开始，不过在双链接列表中，必须更改四个指针。
数据结构的分享就到这里了，还有小编没有说到的内容，欢迎大家在评论区来说一说。
接下来就会着重分享算法的知识，我们先来了解一下基本概念。
算法：
计算机完成一个任务的整个流程即为一种算法。概念上讲，算法和数据结构没有任何联系，但一般地，使用不同的数据结构实现同一功能往往效率不同，因此，算法与数据结构密不可分。
算法的五大特性
输入: 算法具有0个或多个输入；
输出: 算法至少有1个或多个输出；
有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成；
确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性；
可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能够执行有限的次数完成；
Python中的数据结构和算法都是非常重要的知识点，虽然是以干货为主，学起来会有一些枯燥，但是等你学完之后，无论是操作爬虫还是其他都将如鱼得水。
算法在这一节内容只分享了一丢丢，如果你想继续深入学习，关注小编，我们下一篇文章见面！
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