数据结构是什么？
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它涉及相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构反映了数据的内部构成，即数据由哪些成分数据构成，以何种方式构成，以及呈现何种结构。这种结构特性有助于我们更有效地处理数据，提高算法的效率。
数据结构可以分为逻辑上的数据结构和物理上的数据结构。逻辑上的数据结构主要关注成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构则关注成分数据在计算机内部的存储安排。
在数据结构中，数据元素是数据的基本单位，在计算程序中通常作为一个整体考虑。一个数据元素可以由若干个数据项组成，数据项是数据结构中讨论的最小单位。此外，根据数据元素是否可再分，可以将数据元素分为原子项和组合项。
数据元素相互之间的关系称为结构。
总的来说，数据结构是计算机科学与技术领域中的一个重要概念，它有助于我们更好地理解和组织数据，从而提高数据处理和算法的效率。
数据>数据元素>数据项
数据元素：是数据的基本单位
数据对象：性质相同的数据元素的集合是数据的一个子集
数据项：组成数据元素的最小单位
数据结构主要包括以下方面：
- 数据的逻辑结构：这是指数据元素之间的逻辑关系，它反映了数据元素之间的前后件关系，而与它们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构是数据结构的核心，它定义了数据元素之间的关联方式。
- 数据的物理结构（或称为存储结构）：这是数据结构在计算机中的表示（又称映像），包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种，所以一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。
- 数据的运算：这也是数据结构的一个重要组成部分，它定义了针对数据元素和关系可以执行的操作。这些操作可以包括插入、删除、查找、修改等，具体取决于数据结构的类型和需求。
在更具体的层面上，数据结构还包括许多具体的结构类型，如数组、栈、队列、链表（单链表、双向链表、循环链表）、树（二叉树、堆等）、图等。每种数据结构都有其特定的应用场景和优势，选择合适的数据结构对于提高程序的效率和性能至关重要。
逻辑从线性和非线性分类：
一、线性结构
线性结构是指数据元素之间存在着一对一的线性关系。在这种结构中，除了第一个元素外，每个元素都有且仅有一个前驱；除了最后一个元素外，每个元素都有且仅有一个后继。线性结构中的数据元素是有序的，其操作通常包括在序列的任意位置进行插入、删除和查找等操作。典型的线性结构有数组、链表、栈和队列等。
数组是一种线性表数据结构，它用一组连续的内存空间来存储数据元素。链表则是由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。栈和队列是特殊的线性表，它们分别遵循后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的原则。
二、非线性结构
非线性结构是指数据元素之间存在多个对应关系，即一个元素可能有多个前驱和后继。这种结构中的数据元素不是简单地按照线性顺序排列，而是形成了更复杂的关联关系。典型的非线性结构有树形结构和图状结构。
树形结构是一个或多个节点的有限集合，其中一个特定的节点被称为根节点。树形结构具有层次性，每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点（除了根节点没有父节点）。常见的树形结构有二叉树、多叉树等。
图状结构中的节点之间的连接关系更加复杂，任意两个节点之间都可能存在一条路径。图状结构中的数据元素通过边或弧进行连接，形成网状结构。图状结构在表示复杂关系时非常有用，如社交网络、地图、电路图等。
存储结构分为四种：
顺序结构、链式结构、索引结构、散列结构
顺序结构：顺序存储结构在计算机中通常是用一组地址连续的存储单元来依次存储线性表的各个数据元素。
这可以通过使用高级语言中的数组来实现，数组的每个元素对应线性表中的一个数据元素。
这种结构的优点在于其存储空间利用概率高，因为分配给数据的存储单元主要用于存放结点的数据，结点之间的逻辑关系并没有占用额外的存储空间。同时，顺序存储结构也支持对结点的随机存取，即可以通过计算直接得到结点的存储地址。
写的时候顺序什么样，存的时候就是什么样。
链式存储：用任意的存储单元来存储，数据元素之间的关系用指针来表示。
索引存储：在存储结点的同时还建立了一个索引表。
散列存储：根据关键字查找计算
