一、数据结构适用于解决什么问题

1、存储和组织数据

数据结构可以提供一种有效的存储和组织数据的方式，数据结构的主要功能是存储和组织数据，以便程序可以高效地访问和操作数据。不同的数据结构适用于不同类型的数据存储和组织需求，例如数组、链表、树、堆、散列表等等。

2、帮助数据可视化

数据结构可以让数据更容易被可视化。例如，树状结构可以让数据在屏幕上显示为一个树状图，图形结构可以绘制出各种图形，并表示网络上的关系等。

3、数据查询

由于数据结构可以有效存储和组织数据，所以同时也可以帮助我们根据不同的结构快速查询数据。

4、提高算法效率

数据结构对算法的效率有着重要的影响。通过选择合适的数据结构，可以显著提高算法的时间和空间复杂度。例如，二叉搜索树可以帮助实现高效的搜索算法，堆可以帮助实现高效的排序算法。

5、支持高级计算

许多高级计算问题需要使用数据结构。例如，在人工智能、机器学习、数据挖掘、语音识别、计算几何和图形学等领域，需要使用各种数据结构算法来处理和分析数据。

二、数据结构简介

数据结构（data structure）是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。

数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。

数据结构的研究内容是构造复杂软件系统的基础，它的核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。类似地，通过分解将处理要求划分成各种功能，再通过抽象舍弃实现细节，就得到运算的定义。上述两个方面的结合可以将问题变换为数据结构。这是一个从具体（即具体问题）到抽象（即数据结构）的过程。然后，通过增加对实现细节的考虑进一步得到存储结构和实现运算，从而完成设计任务。这是一个从抽象（即数据结构）到具体（即具体实现）的过程。

三、常见的数据结构

1、数组（Array）

数组是一种聚合数据类型，它是将具有相同类型的若干变量有序地组织在一起的集合。数组可以说是最基本的数据结构，在各种编程语言中都有对应。一个数组可以分解为多个数组元素，按照数据元素的类型，数组可以分为整型数组、字符型数组、浮点型数组、指针数组和结构数组等。数组还可以有一维、二维以及多维等表现形式。

2、栈（Stack）

栈是一种特殊的线性表，它只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。栈按照先进后出或后进先出的原则来存储数据，也就是说，先插入的数据将被压入栈底，最后插入的数据在栈顶，读出数据时，从栈顶开始逐个读出。栈在汇编语言程序中，经常用于重要数据的现场保护。栈中没有数据时，称为空栈。

3、队列（Queue）

队列和栈类似，也是一种特殊的线性表。和栈不同的是，队列只允许在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作。一般来说，进行插入操作的一端称为队尾，进行删除操作的一端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。

4、链表（Linked List）

链表是一种数据元素按照链式存储结构进行存储的数据结构，这种存储结构具有在物理上存在非连续的特点。链表由一系列数据结点构成，每个数据结点包括数据域和指针域两部分。其中，指针域保存了数据结构中下一个元素存放的地址。链表结构中数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序来实现的。

5、树（Tree）

树是典型的非线性结构，它是包括，2个结点的有穷集合K。在树结构中，有且仅有一个根结点，该结点没有前驱结点。在树结构中的其他结点都有且仅有一个前驱结点，而且可以有两个后继结点，m≥0。

6、图（Graph）

图是另一种非线性数据结构。在图结构中，数据结点一般称为顶点，而边是顶点的有序偶对。如果两个顶点之间存在一条边，那么就表示这两个顶点具有相邻关系。

7、堆（Heap）

堆是一种特殊的树形数据结构，一般讨论的堆都是二叉堆。堆的特点是根结点的值是所有结点中最小的或者最大的，并且根结点的两个子树也是一个堆结构。

8、散列表（Hash）

散列表源自于散列函数（Hash function），其思想是如果在结构中存在关键字和T相等的记录，那么必定在F(T)的存储位置可以找到该记录，这样就可以不用进行比较操作而直接取得所查记录。

延伸阅读1：数据结构常用算法

上一篇

为什么说int就是用来表达寄存器的?

下一篇

跳表在OI里有什么应用?