Для начала создадим класс Element, который будет представлять элемент структуры данных, например, элемент стека. Класс Element будет содержать ссылку на объект любого класса, где будут храниться основные данные. Далее создадим класс для самой структуры данных, например, класс Stack, и реализуем методы для основных операций над этими структурами данных.

Пример реализации класса Element:

class Element:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

Пример реализации класса Stack с методами Push и Pop:

class Stack:
    def __init__(self):
        self.top = None

    def push(self, data):
        new_element = Element(data)
        new_element.next = self.top
        self.top = new_element

    def pop(self):
        if self.top is not None:
            data = self.top.data
            self.top = self.top.next
            return data
        else:
            return None

Теперь протестируем полученное приложение. Мы можем создать объект класса Stack и использовать его методы для добавления и удаления элементов.

Что касается определения размера выделенной памяти, это может быть выполнено с помощью инструментов для анализа памяти, таких как профилировщики и инструменты отладки памяти в Python, например, модуль memory_profiler.

Чтобы проанализировать работу сборщика мусора, можно использовать модуль gc (Garbage Collector) в Python. Мы можем управлять сборкой мусора, вручную вызывая методы модуля gc или изучая автоматический процесс сборки мусора.

Для проведения тестирования и анализа работы с памятью и сборщиком мусора, необходимо написать соответствующий код тестов и анализа, и выполнить его в контролируемой среде.

Таким образом, вы можете создать классы для структур данных, методы для их операций, провести тестирование и проанализировать работу памяти и сборщика мусора в Python.

Конечно, вот пример модифицианного кода с добавлением модуля memory_profiler и модуля gc для ализа памяти и работы сборщика мусора:

import memory_profiler
import gc

class Element:
    __init__(self, data):
        self.data = data        self.next = None

class Stack:
    def __init__(self):
        self.top = None

    def push(self, data):
        new_element = Element)
        new_element.next = self.top
        self.top = new_element

    def pop(self):
        if self is not None:
            data = self.top.data            self.top = self.top.next
            return data
        else:
            return None

# Тестирование работы со структурой данных
@profile
def test_memory_usage():
    stack = Stack()
    # Добавление элементов
    for i in range(1000):
        stack.push)
    # Удаление элементов
    for i range(500):
        stack.pop()

# Анализ выделенной памяти
mem_usage =_profiler.memory_usage(test_memory_usage)
print(f"Peak memory usage: {max(mem_usage)} MB")

# Анализ работы сборщика мусора
gc.collect()
print(gc.get())

В этом примере мы использовалиуль memory_profiler для анализа памяти выполнении функции test_memory_usage. Метод memory_usage позволя измерить пиковое потребление пяти во время выполнения.

Также мы добавили модуль gc для явногоова сборщика мусора и дляения статистики работы сборщика мусора с помощью метода `gc.get_stats.

Этот код позволит вам провести анализ выделенной памяти и работы сборщика мора в вашей программе.

Извините за путаницу. В моем предыдущем сообщении была допущена ошибка. Декоратор @profile не является частью стандартной библиотеки Python. Вместо этого для анализа памяти с использованием модуля memory_profiler, необходимо запустить программу с помощью команды python -m memory_profiler script.py, где script.py - это ваш скрипт, в котором используется модуль memory_profiler.

Извините за путаницу, и спасибо за ваше терпение. Если у вас есть еще какие-либо вопросы или требуется дополнительная помощь, пожалуйста, дайте мне знать.