在数据结构编程中，有多种编程语言和工具可供选择，具体使用哪种取决于项目需求、个人偏好以及开发环境等因素。以下是一些常用的数据结构编程语言和工具：
C/C++
C语言：一种底层语言，适合实现各种数据结构和算法，具有高效、灵活和可移植的特点。
C++：C语言的扩展，引入了面向对象的特性，提供了更多的数据结构和算法库，适合处理大规模数据结构。
Java
面向对象的高级编程语言，具有跨平台特性，提供了丰富的数据结构和算法库，适合大型企业和互联网公司的开发。
Python
简洁、易读和易学的编程语言，拥有丰富的第三方库和工具，适合数据科学和机器学习领域，也适合快速原型开发和小规模数据结构。
MATLAB
专门用于数值计算和科学计算的编程语言和环境，提供了丰富的矩阵和向量操作函数，适合处理数值和图形数据。
R
用于统计分析和数据可视化的编程语言，提供了丰富的统计函数和数据处理工具，适合处理大规模数据集。
其他语言
Perl、 Ruby、 Scala等也可以用于数据结构的编程，但使用相对较少。
建议
初学者：建议从Python开始，因为其语法简洁、易读且资源丰富，适合快速学习和原型开发。
高性能需求：对于需要高性能的数据结构实现，C/C++是更好的选择，因为它们提供了底层内存管理和指针操作能力。
跨平台开发：Java和Python都是跨平台的语言，适合需要跨平台兼容性的项目。
数据分析和统计：MATLAB和R更适合进行数值计算、数据分析和统计建模。
根据具体需求和项目特点，可以选择最适合的工具和语言来实现数据结构编程。