一：Java中的数据结构

Java中有以下几种数据结构：

1. 线性结构：数组、链表、哈希表、队列、栈。
2. 非线性结构：堆、树（二叉树、B树、B+树、红黑树）、图。

二：C语言中的数据结构

C语言中常用的数据结构包括：

1. 线性结构：数组、链表、栈、队列、线性表。
2. 树形结构：二叉树、堆、哈夫曼树、红黑树。
3. 图形结构：图、邻接矩阵、邻接表。
4. 其他结构：哈希表、套接字、多线程。

三：Python中的数据结构

 

Python中常用的数据结构包括：

1. 列表（List）：Python中的数组，使用方括号[]表示，可以使用append()方法添加元素，使用pop()方法删除元素。
2. 元组（Tuple）：Python中的元组使用圆括号()表示，一旦创建不能修改。
3. 字符串（String）：Python中的字符串使用引号('或")表示，可以使用切片操作访问字符串中的单个字符。
4. 集合（Set）：Python中的集合使用大括号{}表示，可以存储不重复的元素，支持并集、交集、差集等操作。
5. 字典（Dictionary）：Python中的字典使用花括号{}表示，存储键值对，可以快速查找和访问元素。
6. 栈（Stack）：Python中可以使用列表实现栈，使用append()方法添加元素，使用pop()方法删除元素，栈是一种线性结构，支持“先进后出”的操作。
7. 队列（Queue）：Python中可以使用列表实现队列，使用append()方法添加元素，使用pop(0)方法删除元素，队列是一种线性结构，支持“先进先出”的操作。
8. 二维列表（二维数组）（List of List）：Python中的二维列表使用列表的列表表示，可以使用append()方法添加新的子列表，也可以使用索引访问子列表中的元素。

此外，Python还提供了许多内置的高效数据结构模块，如collections模块中的deque（双向队列）、heapq（堆排序）、defaultdict（默认字典）、OrderedDict（有序字典）等。同时，Python还支持第三方扩展模块和库，如NumPy、pandas、Scikit-learn等，可以用于处理大规模数组、科学计算和机器学习等领域。

四：Go语言中的数据结构

Go语言中常用的数据结构包括：

1. 数组（Array）：Go语言中的数组和C类似，是由特定类型的有序元素组成的集合。数组的索引从0开始，访问数组元素的时间复杂度是O(1)。
2. 切片（Slice）：切片是一个动态数组，它由一个指向底层数组的指针、元素个数和元素容量组成。切片可以动态增加和删除元素，访问切片元素的平均时间复杂度是O(1)。
3. 堆（Heap）：Go语言中的堆是一个二叉树结构，它分为最大堆和最小堆。堆可以用作优先队列，访问堆中元素的平均时间复杂度是O(log n)。
4. 映射（Map）：Go语言中的映射是一种键值对存储的数据结构，它类似于Python中的字典。映射的访问时间是O(log n)，插入和删除操作的时间复杂度是O(1)。
5. 链表（Linked List）：Go语言中的链表是用指针串起来的一种数据结构，它可以动态增加和删除元素，访问链表元素的平均时间复杂度是O(1)，但插入和删除操作的时间复杂度是O(n)。
6. 图（Graph）：Go语言中的图是由节点和边组成的集合，边可以是无向或是有向的。图可以用作复杂的网络结构，访问图的平均时间复杂度是O(1)，但遍历操作的复杂度可能是O(n)。

此外，Go语言还提供了许多其他数据结构，如树、堆栈、队列、环状列表等。这些数据结构在Go语言的标准库和第三方库中都有实现。