编写数据结构程序可以使用多种编程语言，具体选择哪种语言取决于项目需求、开发团队的技能和经验以及现有技术栈。以下是几种常用的编程语言及其特点：
C/C++
C语言：C语言是一种底层的编程语言，具有高效性和灵活性，适合实现底层数据结构如数组、链表、栈和队列等。C语言可以直接操作内存，适合对性能要求较高的场景。
C++：C++是C语言的扩展，支持面向对象编程，可以更方便地描述和操作复杂的数据结构。C++标准库中提供了许多常用的数据结构和算法，如vector、list、map等，可以大大简化数据结构的实现过程。
Java
Java是一种跨平台的编程语言，具有良好的可移植性和安全性。Java提供了丰富的类库，包括各种数据结构的实现，如ArrayList、LinkedList、HashMap等。Java还支持垃圾回收机制和强大的异常处理能力，使得数据结构的实现更加安全可靠。
Python
Python是一种简单易学的脚本语言，具有简洁的语法和丰富的第三方库支持。Python提供了多种内置的数据结构，如列表、元组、字典和集合等，可以快速地实现各种数据结构和算法。此外，Python还支持面向对象编程，可以通过定义类来实现自定义的数据结构。
MATLAB
MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的编程语言。它提供了丰富的矩阵和向量操作函数，适合实现线性代数相关的数据结构，如矩阵、向量、矩阵分解和求解线性方程组等。
R
R是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了丰富的数据结构和各种统计函数，适合进行数据处理和分析。
建议
选择语言：根据项目需求选择合适的编程语言。如果对性能有较高要求，C/C++是很好的选择；如果需要跨平台开发和丰富的类库支持，Java是一个好选择；如果希望快速开发和原型验证，Python是一个简洁高效的选择；对于科学计算和数据分析，MATLAB和R可能更合适。
学习资源：掌握所选语言的基础语法和相关知识，如数据类型、操作符、控制结构、函数、指针、结构体、动态内存管理等。通过大量的练习和实践来提升编程能力和编程思维。
工具选择：选择合适的开发环境，如Visual Studio、Eclipse、IntelliJ IDEA、PyCharm等，可以提高开发效率和代码质量。