python没指针怎么数据结构

Python确实没有像C或C++那样的显式指针概念，但它通过引用来实现类似的功能。在Python中，当你创建一个对象并将其赋值给一个变量时，你实际上是在创建一个对该对象的引用。这意味着，当你将一个对象赋值给另一个变量时，你只是复制了对象的引用，而不是对象本身。

下面是一些Python中实现数据结构时使用的引用：

链表

 class Node（object）: def __init__（self, value）: self.value = value self.next = None class LinkedList（object）: def __init__（self）: self.head = None def append（self, value）: new_node = Node（value） if not self.head: self.head = new_node return current = self.head while current.next: current = current.next current.next = new_node 

二叉搜索树

 class TreeNode（object）: def __init__（self, value）: self.value = value self.left = None self.right = None  def inorder_traversal（root, result）: if root: inorder_traversal（root.left, result） result.append（root.value） inorder_traversal（root.right, result） def bst_to_dll（root）: result = [] inorder_traversal（root, result） Now result contains the sorted values, we can build the doubly linked list 

图

 graph = {} def add_edge（u, v, weight=1）: if u not in graph: graph[u] = {} if v not in graph: graph[v] = {} graph[u][v] = weight 

在上述代码中，`Node`和`TreeNode`类中的`next`和`left`、`right`属性都是引用，它们指向链表中的下一个节点或二叉搜索树中的子节点。在图的实现中，字典的键值对表示图的邻接表，其中键是节点，值是与该节点相连的其他节点及边的权重。

Python的引用机制允许程序员实现各种数据结构，而不必显式地处理内存分配和指针运算。这种设计简化了编程，使得代码更加直观和易于管理。