编写数据结构编程笔记时，可以按照以下步骤进行：
引言
简要介绍数据结构的重要性和应用场景。
阐述学习数据结构的目的和意义。
数据结构基本概念
定义数据结构：数据元素及其关系的集合。
分类数据结构：逻辑结构（集合结构、线性结构、树形结构、图形结构）和物理结构（顺序存储结构、链式存储结构）。
常用数据结构
数组：
定义：有序的元素集合，支持随机访问。
特点：查找快，增删慢。
操作：创建、访问、修改、删除元素。
实现：使用方括号[]，支持增删改查操作。
链表：
定义：由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
特点：插入和删除操作快，查找慢。
操作：创建、访问、修改、删除节点。
实现：单链表、双链表、循环链表。
栈：
定义：后进先出（LIFO）的数据结构。
特点：只能在一端进行插入和删除操作。
操作：压栈（push）、弹栈（pop）、查看栈顶元素（top）。
实现：使用列表或数组实现。
队列：
定义：先进先出（FIFO）的数据结构。
特点：支持按顺序访问元素。
操作：入队（push）、出队（pop）、查看队首元素（front）、查看队尾元素（back）。
实现：普通队列、优先队列、双端队列。
树：
定义：由节点组成，每个节点包含数据和指向其子节点的指针。
特点：每个节点有且仅有一个直接前驱和一个直接后继（除了根节点和叶子节点）。
操作：创建、遍历（前序、中序、后序）、插入、删除。
实现：二叉树、平衡二叉树、红黑树。
图：
定义：由顶点和边组成，表示实体及其之间的关系。
特点：节点之间可以有多对多的关系。
操作：创建、遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）、添加边、删除边。
数据结构的存储结构
顺序存储结构：如数组，元素在连续的内存空间中。
链式存储结构：如链表，元素在非连续的内存空间中，通过指针连接。
算法与复杂度分析
针对每种数据结构，分析其常见算法的时间复杂度和空间复杂度。
例如，数组和链表的查找、插入、删除操作的时间复杂度分别为O（1）和O（n）。
应用场景与实例
介绍每种数据结构在实际应用中的常见场景和实例。
例如，数组常用于需要快速查找的场景，链表常用于需要频繁插入和删除的场景。
总结与展望
总结数据结构的基本概念、操作和应用。
展望数据结构在未来的发展趋势和可能的应用领域。
参考文献
列出在编写笔记过程中参考的相关文献和资料。
通过以上步骤，可以系统地编写一份详细且清晰的数据结构编程笔记。