算法不一定，数据结构一定是特定的，数据结构是一门语言的基础，决定了这么语言要如何处理数据以及能够处理哪些数据。
算法说白了就是解决问题的方法，可以使用一个语言去实现基本上就可以使用另一种语言来实现，只是实现难度的区别，倒是不会有太大的问题。
现在的数据结构演变成数据库！算法一样！结构指向不一样！
既然它能成为一门区别于其他的语言，那么必然存在有区别于其他语言特点的东西，可能是新的功能，可能是其他语言的改进。
但是呢，数据结构和算法是差不多的。为什么这么讲？就举个例子来说，我在学校的时候学习的是C语言，工作之后学习的是JavaScript。发现它们有非常多的共通之处。
第一，必须有变量的存在。变量可以简单理解为一个容器。在JavaScript中，采用var声明，当然let，const也是可以的。这个容器装任何东西：数值，字符串，布尔值，数组，对象等等。
第二，必须存在一些基本类型的数据。如数字，字符串，布尔值等。而对象比较复杂，但都是由基本类型混合在一起的，即对象就不能归类为基本类型。再举一个简单的例子：国际单位制基本单位主要有长度m，时间s，质量kg，热力学温度（开尔文温度）K，电流A，光强度cd（坎德拉），物质的量mol等7个。在目前人类的认知当中，其他的单位都是由这几个推导出来的。比如速度就是长度和时间推导出：m/s。
第三，都存在判断，选择场景。比如if...else...，switch....case.....
第四，都存在循环结构。for，while都是非常常见的关键字。
其他的我就不一一举例子了，所以如果你精通一门编程语言，学起其他的语言是非常简单的。这些知识，场景是非常基础的。新的语言不可能存在革命性的创新，基本上都是微创新，并且相互借鉴一些其他语言的优秀特征。并且新语言的出现，必然是随着应用场景发生了变化，或者性能发生瓶颈，必然突破去解决问题。
单纯对于数据结构和算法来说，其实两者是一个抽象的东东，并不绑定在某个语言之上。换句话说，数据结构和算法可以理解为数据的领域。因此，其实几乎所有语言所支持的数据结构和算法可以理解成一样。
先说数据结构，比如常见的数据结构，数组、链表、栈、队列和树等等，这些数据结构每种语言都可以实现，只是实现细节上可能不同而已。以链表为例，在C语言中通常以指针的方式实现，而在Python中根本就没有指针的概念，但可以通过其它方式实现。
再说一下算法，算法更是与语言无关，算法就是一些对数据的处理逻辑，因此用任何语言都可以实现。如果语言实现不了某些逻辑，显然是有问题。
总体来说，数据结构和算法并不是语言相关的。但是有一点，除了数据结构外，还有数据类型的概念，比如整型、字符、浮点等等，这些内容在不同的语言中，实现上可能会有差异。