用最直白的語言解釋最複雜的概念，一系列教學讓你在短時間內掌握 Python
本篇會用到物件導向的寫法，雖然寫這篇的時候我還沒講，但之後有一連串講述的物件導向的文章，連結我放下面喔！
物件導向相關文章：
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堆疊 (Stack)
後進先出（LIFO, Last In First Out） 就像疊盤子，最後放的會最先被拿走。
堆疊 範例
隊列 (Queue)
先進先出（FIFO, First In First Out） 就像排隊，先來的先走。
隊列 範例
鏈結串列 (Linked List)
一種由節點（Node）串接而成的資料結構 就像火車，每節車廂（節點）都有連接下一節的資訊。
一開始介紹的兩種資料結構都是把所有資料塞進一個 list 裡面，他的缺點就是需要一塊連續的記憶體空間，而當資料數過於龐大時，或記憶體空間被其他應用程式切割得很破碎時，就會發生記憶體配置不足的問題，所以 linked list 就是用來解決這個問題，因為它是由許多小的節點（Node）互相連結而成。
就像大石頭 (很大的 stack 或 queue) 裝不進放滿小石頭的瓶子 (記憶體空間) 裡，但沙子 (每一個 node) 卻可以塞進縫隙，達到空間利用的最佳化。
看到這邊是不是覺得霧煞煞，沒關係～這裡準備了精緻圖解，幫助各位理解
- 每一個 node 都包含一個 data 和一個 next
- data 就是實際儲存的值
- next 就是這個 node 所連接 (指向) 的下一個 node
- 第一個 node 所指向的會是 None (無)
- 而每次新增都會從最後一個 node (就是 data = 3 的那個 node) 往後新增
接下來看到虛線以下的圖，這裡的每一格都是一個記憶體 (aka. 資料儲存空間)，格子上方的字是變數名稱，格子下方的是硬體的記憶體位址編號，格子內就是該格記憶體所儲存的內容
- 看到第55行的
linked_list.add(1) - 執行
new_node = Node(data) - →隨機分配記憶體給新的 node
- 執行
new_node.next = self.head - →把 .head 內的值代入到新的 node 的 .next
self.head = new_node- →把新的 node 的記憶體位址 (X06) 代入到 .head 內
( 意思就是新的 node 變成整個串列的"頭"，下次新增 node 就會從那裡接下去 )
看到這邊，你應該會想說：這些有差嗎？不就是資料的擺放方式不一樣而已…
但是針對不同的問題，使用不同的資料結構，在程式運行的效率上就會有顯著的影響喔！
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