一、数据结构的本质
数据结构是组织大量数据的方法（data structures：methods of organizing large amounts of data
）。
根据这个定义，一条数据，就不能构成数据结构。
因为结构是数据与数据之间的关联，没有关联就形不成结构。
所以数据类型（比如int、char型）不是数据结构，普通变量也不是数据结构。
像数组（Array）、链表（Linked List）、队列（Queue）等都是能组织大量数据的，数据之间是有一定关系，这才能称为数据结构。
二、数据结构的常规操作
数据结构在操作上是具有一定的共通性的，常规操作有以下几种：
1．一般操作
(1)创建：建立一个数据结构。这是使用数据结构的第一步，例如创建一个新的数组、链表、栈、队列、集合或字典等。
(2)访问：指读取数据的值。不同数据结构的访问方式不同，如顺序访问（如链表，要通过遍历访问）、随机访问、索引访问（数组）等。
(3)清除：清除一个数据结构中的所有元素或数据。这个操作通常用于重置数据结构（比如数组）或释放其占用的内存资源（比如链表）。
2．关联性操作
普通变量也有创建和访问操作，但数据结构因为有多条数据，增加了一些关联性操作。
(1)四大操作：即插入、删除、更新、查找（即增删改查）。严格来说更新这个操作普通变量也是有的，但是这里的更新特指在一堆数据中找到要更新数据，再更改它的值。
(2)排序：对数据结构中各个元素按指定数据项的值进行排序。
需要说明的是，这里面没有列出“存储或赋值”操作，因为这一操作实际上已经隐含在创建建、插入、更新操作中。
三、数据结构的分类
1．线性数据结构
数据元素之间是一对一的关系，也就是元素一个接一个形成一条线，数据间是有前后顺序的。
(1)数组（Array）：一组具有相同类型的元素，按顺序排列。每个元素都有一个对应的位置编号（从0开始递增，被称为“索引”），通过这个编号可快速访问数据。数组的优点是访问快，缺点是插入、删除数据需要整体移动数组内部分元素，效率较低。
(2)链表（Linked List）：元素通过指针（地址）相连：每个元素都附带一个地址，这个地址就是下一个元素的地址。就好像我们出门时拿着要去的地址就能找到目的地一样。链表的优点是插入、删除数据不需要移动数据，只要改变附带的地址即可。
(3)栈（Stack）：后进先出（LIFO, Last In First Out）的数据结构。就像一摞盘子，先摞的（也就是摞在下面的）最后拿出来用。
(4)队列（Queue）：先进先出（FIFO, First In First Out）的数据结构。队列就和生活中的排队一样，排在前面的优先服务，服务完离开队伍；入队得从最后排队。
2．非线性数据结构
数据元素之间是一对多或多对多的关系。
(1)树（Tree）：数据元素之间存在一对多的层次关系，如二叉树、堆、B树、红黑树、哈夫曼树等。树就是树嘛，一个根分出树枝、树杈，最后是树叶，层次分明。金字塔结构和思维导图都是树。
(2)图（Graph）：图是网状结构，节点之间随意连接，适合表示任意关系。图由节点（顶点）和边（连接）组成，数据元素之间存在多对多的复杂关系，如有向图、无向图、邻接矩阵等。
3．特殊数据结构
(1)哈希表（Hash Table）：又称散列表。它通过一个函数（哈希函数），把数据映射到特定的位置，查找速度几乎接近O(1)。
(2)集合（Set）：和数学中的集合概念一样，集合中的元素是唯一的，不存在重复的元素。集合底层一般是用二叉树实现的。
(3)映射（Map）：键值对存储的数据结构，支持快速查找和更新。在python中称之为“字典（Dictionary）” 映射底层在C++中是用红黑树实现的，在python中是用哈希表实现的。
四、数据结构的重要性
数据结构是算法的灵魂伴侣，有着重要的意义。
(1)提高算法效率：选用合适的数据结构可以显著提高算法的效率。
(2)增加代码可读性：使用标准的数据结构可以使代码更加清晰和易于维护。
(3)利于模块化设计：数据结构有助于将问题分解为更小的、更易于管理的部分。
五、数据结构的选用依据
选择适当的数据结构取决于具体的应用场景和需求，包括：
(1)数据访问模式：如频繁插入、删除、查找等。
(2)数据规模：数据量的大小。
(3)内存使用：对内存的限制。
(4)性能要求：如时间复杂度和空间复杂度。
