对于编程和计算机科学来说，数据结构是主要的主题，几乎涉及所有计算机领域。

本文介绍 python 中的一些数据结构。

1. 序言

1.1 什么是知识建模（语义建模）?

通过赋予数据指定的概念和数据之间的关系使数据包含语义。

接下来，我们介绍 Schema、Identity 和 Context。在上一章，我们将以节点和边组成的数据集合称之为“Data graph”，而真正意义上的知识图谱（knowledge graph）是经过了 Schema（数据模式）、Identity（数据一致性）、Context（上下文）、ontology（本体）和 rules（规则）等表示方法增强过的 data graph。本章我们讨论 Schema、Identity 和 Context。Ontology 和 rules 在后面章节讨论。

任何知识图谱的基础是首先将图应用于数据，从而产生初始数据图。我们现在讨论一些在实践中常用来表示数据图的图结构数据模型。 然后，我们讨论构成用于查询此类数据图的图查询语言基础的查询语言。

目前，知识图谱在学术界和工业界都引起了重视。本人目前也开始负责知识图谱项目，因此从本文开始对知识图谱进行系统性的介绍。首先从综述入手可以使我们对知识图谱有一个整体的概念，然后对其中的每个细节进行深入介绍。本文来自论文《Knowledge Graphs》，是一篇长达 132 页（558篇引用）的综述，可谓干货满满，所以以这篇综述作为切入点。因为内容过长，所以我们将论文的每一章作为一篇博文，一共大概会有十几篇博文。

分治算法（divide and conquer）是一种解决大问题的策略，通过：

1. 将一个大问题分解成小问题
2. 解决小问题
3. 蒋小问题的解合并在一起得到想要的答案

评估一个模型的好坏有很多指标，每个指标都有其优缺点。如何针对不同场合选取合适的评估指标是一个非常重要的工作。本文将会介绍一些用于分类模型的评估指标，然后介绍我们该如何选取。

就像做菜有好吃和不好吃一样，算法也有好的算法和不好的算法。那么我们怎么评价一个算法的好坏呢？

1. 时间复杂度

时间复杂度是用来估算算法需要执行的时间的。但是我们并不是直接用时间来估计，而是用一个函数。

时间复杂度不是算法需要执行多久，而是算法需要执行多少步。

1. 什么是数据结构

数据结构是用来存储和组织数据的仓库，是一种计算机高效获取和更新数据的方式。根据你的项目需求，找到合适的数据结构至关重要。比如，你想存储序列数据，那么你可以将数据存储在 Array 数据结构中：