接下来我们将会先学习Python 的基本数据类型，以及堆、栈、链表、树和图等数据结构，这是学习算法的基础。套用行业内的一句话：
数据结构是算法的骨骼。
数据结构是一门庞大的学科，远不是一本书就可以讲清楚的。如果想更深入地学习，可以参考类似《数据结构教程》等专门讲解数据结构的书籍。
Java的数据类型我准备放在Java专栏进行讲解，不过不影响后面的算法使用Java与Python一起讲解，接下来让我们先学习 Python的数据类型。
数据结构是指彼此存在关系的数据的集合。因此要了解数据结构，就得先了解数据。
数据结构是算法的骨骼，而骨骼有骨架和骨头之意。那么我们可以这样理解：数据结构是骨架，而数据则是一块块骨头，即骨架是指彼此存在关系的骨头的集合。
最常见的数据类型分为以下两种：
静态类型在编译期间会报告类型错误，因此需要显式地声明数据类型。C、C++和 Java
就属于这种情况。
与静态类型相反，动态类型则会在运行时检查类型错误，也就是说不需要显式地声明数据类型。Python、Ruby 和 JavaScript 都是这种情况。
一般来说，静态类型和动态类型都有其相应的优点，而这些优点有时候也是缺点，只是看开发者如何取舍。
在静态类型的语言（如C++）中，开发者必须在使用前就声明变量，而且必须在执行代码前进行分析。这样做虽然麻烦，但是可以确保变量类型是匹配的，从而对变量的控制会更有力，安全性也就更高。
动态类型可以通过隐式的数据类型声明减少一部分代码，从而让编程变得更简洁、容易。但是这个特性在大型项目的开发中容易引发维护性的问题。
Python 的数据类型与其他语言有些许不同，不过万变不离其宗，接下来让我们从简单的数据类型开始学习，最终揭开数据结构的面纱。
数据结构是算法的骨骼，是指彼此存在关系的数据的集合。数据结构可以理解为骨架，而数据则是构成骨架的骨头。常见的数据类型可以分为静态类型和动态类型，静态类型需要显式声明数据类型，如C++和Java；动态类型在运行时检查类型错误，不需要显式声明数据类型，如Python、Ruby和JavaScript。静态类型的优点是能够确保变量类型匹配，增强变量的控制和安全性；动态类型可以减少代码量，使编程变得简洁、容易。Python的数据类型与其他语言有些许不同，但仍然遵循数据结构的原则。在学习数据结构时，我们可以从简单的数据类型开始，逐渐深入了解不同的数据结构。