数据结构

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是数据在计算机中的表示形式。数据结构可以分为线性结构和非线性结构，常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。

数据结构的基本概念

1. **数据**：数据是描述客观事物的符号，是计算机操作的对象。

2. **数据元素**：组成数据的、具有相同性质的基本单位，如一个字符、一个数或一个记录。

3. **数据项**：一个数据元素可以由若干个数据项组成，数据项是数据不可分割的最小单位。

4. **数据对象**：性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。

5. **数据结构**：数据元素之间的关系称为结构，数据结构是数据元素及其之间关系的集合。

常见数据结构的特点和应用

1. **数组**：数组是一种线性结构，它由一组连续的内存单元组成，可以存储相同类型的数据。数组的特点是支持随机访问，但插入和删除操作效率较低。

2. **链表**：链表是一种线性结构，它由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的特点是插入和删除操作效率较高，但不支持随机访问。 

3. **栈**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作，常用于函数调用、表达式求值等场景。

4. **队列**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在队尾插入，在队头删除，常用于广度优先搜索、任务调度等场景。

5. **树**：树是一种非线性结构，它由节点和边组成，每个节点最多有一个父节点和多个子节点。树的特点是可以表示层次关系，常用于文件系统、组织结构等场景。 

6. **图**：图是一种非线性结构，它由节点和边组成，节点之间可以有多条边相连。图的特点是可以表示任意关系，常用于社交网络、路由算法等场景。

Python中的实现

在Python中，可以使用类来实现常见的数据结构。例如，链表的节点可以表示为：

```python
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None
```

然后可以使用节点来构建链表：

```python
class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
 
    def append(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        last_node = self.head
        while last_node.next:
            last_node = last_node.next
        last_node.next = new_node
```

以上是数据结构的基本概念、常见数据结构的特点和应用，以及Python中实现数据结构的方法。