据我了解，数据结构实际上是一个蓝图，其中包含创建最终产品所需的所有信息，并且数据类型是该设计的物理实现或实现（类似于生物学中基因型和表型之间的区别）。
当涉及面向对象编程时，是否可以准确地说，抽象类或接口是数据结构，因为它包含一组值和声明的行为，并且实现该抽象类或接口的类是数据类型，因为它是这些行为的具体实现?
如果是这样，那么抽象数据类型（ADT）和数据类型之间的区别如何？它们真正不同，还是ADT只是俗称缩写“数据类型”？
我之所以问这个问题，是因为我发现这些术语在对话中经常互换使用，这让我想知道我的理解是否正确。
http://cs.lmu.edu/~ray/notes/dtds/
首先，我将定义我对“implementation”一词的使用，因为似乎我可能会与您略有不同。我将实现定义为C ++中的实现文件。这种实现包含了某个接口的源代码。例如，单链表的实现是一堆包含数据的节点，其中起始节点指向下一个节点，直到最后一个节点指向某种空值。在这种意义上，我不能完全说一个数据类型是数据结构的物理实现。简化版本是数据结构实际上是一个或多个数据类型的物理实现。例如，栈是一种数据类型，而LinkedStack是实现栈的数据结构。虽然一个数据类型可以表示由上面的链接描述的所有可能的数据结构实例，但并非所有数据类型都必须如此。例如，int是一种数据类型，但说它是数据结构并不是最好的想法。抽象数据类型
数据结构
抽象数据类型所定义的协议的类级实现。
数据结构以组成您类定义的代码形式存在。
数据类型
类的具体实例
数据类型以从您定义的类创建的对象的形式存在。
示例
优先队列是一种抽象数据类型，可以使用二叉堆数据结构实现。
列表是一种抽象数据类型，可以使用数组或链表数据结构实现。
简短总结
抽象数据类型>数据结构>数据类型
int、float和bool是数据类型，它们是内置类。而str、list、tuple、dict、set、frozenset等则是数据结构，它们也是内置类。我们可以编写linked list、linked stack、linked queue、linked deque、positional list、array stack、array queue、linked tree、linked binary tree、binary search tree、AVL tree、red black tree、splay tree、hash table、priority queue等等，我们可以称这些为数据结构或ADT。在我看来，数据结构/ADT是用于组织数据的，而数据类型则是将数据分类为int/float/bool等。list是使用动态数组实现的，Python内置的tuple是使用静态数组实现的，Python内置的dict/set/frozenset则是使用哈希表实现的。数据是原始、未经处理（可能的）信息，需要通过计算机进行计算。
例如- 您的考试成绩，您暗恋的人姓名
数据类型用于定义某些“领域”和（因此）数据上的操作。
例如- 整数、二进制、字符
抽象数据类型用于定义某种“行为”和（因此）数据的组织方式。
例如- 堆栈、队列、向量
数据结构是具体数据的结构，定义了其领域和行为。
例如- vector<int> marks, vector<string> name_crush