常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图，它们可以从“逻辑结构”和“物理结构”两个维度进行分类。

逻辑结构：数据的内在关系

逻辑结构揭示了数据元素之间的本质联系，主要分为两大类：

线性结构

• 特点：元素间呈线性排列，一对一顺序关系
• 代表：数组、链表、栈、队列、哈希表

非线性结构

• 树形结构：元素间呈一对多关系（树、堆、哈希表）
• 网状结构：元素间呈多对多关系（图）

物理结构：数据的存储方式

物理结构决定了数据在计算机内存中的实际存储形态：

连续空间存储（数组）

• 内存地址连续分配
• 支持随机访问
• 长度固定，静态数据结构

分散空间存储（链表）

• 内存地址分散分布
• 动态调整长度
• 灵活性强，动态数据结构

核心洞察

所有复杂数据结构都基于数组、链表或二者的组合实现：

• 基于数组：栈、队列、哈希表、树、堆、图等
• 基于链表：栈、队列、哈希表、树、堆、图等

这种底层统一性揭示了数据结构的本质：用有限的物理构建块（数组/链表）表达无限的数据逻辑关系，在时间与空间效率间寻求最佳平衡。

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• 链表
• 栈
• 队列
• 树
• 图

数据结构对比总结

数据结构	主要特点	适用场景	不适用场景
链表	动态大小，高效插入删除	频繁插入删除，未知数据量	频繁随机访问
栈	LIFO，单端操作	递归，撤销操作，表达式求值	需要中间访问
队列	FIFO，顺序处理	任务调度，缓冲，BFS	需要随机访问
树	层次结构，高效搜索	文件系统，数据库，搜索	简单线性数据
图	关系建模，复杂网络	社交网络，路径规划，推荐	简单层次关系

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本笔记部分借鉴改编自《Hello 算法》