什么是数据结构

官方没有统一定义，下面有几种说法

文献

文献

• “数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。” ------ Sartaj Sahni，《数据结构、算法与应用》
• “数据结构是ADT（抽象数据类型Abstract Data Type）的物理实现。” ------ Clifford A.Shaffer，《数据结构与算法分析》
• “数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。” ------ 中文维基百科

GPT4

定义

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，使得我们可以高效地访问和修改数据。简单来说，数据结构就是数据的组织、管理和存储格式，其使用的目的是为了高效地执行数据的处理和检索操作。

数据结构主要分为两大类：线性数据结构和非线性数据结构

1、线性数据结构：数据元素之间是一对一的关系。常见的线性数据结构包括：

• 数组：在内存中占据连续空间的数据结构，可以通过索引快速访问元素。
• 链表：元素由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，不需要连续的内存空间。
• 栈（Stack）：遵循后进先出（LIFO）原则的集合。
• 队列（Queue）：遵循先进先出（FIFO）原则的集合。

2、非线性数据结构：数据元素之间可以是一对多或多对多的关系。常见的非线性数据结构包括：

• 树（Tree）：元素以分支关系组织，每个节点有零个或多个子节点，没有循环引用。
• 图（Graph）：由节点（顶点）和连接节点的边组成，节点之间的关系可以是任意的。
• 堆（Heap）：是一种特殊的完全二叉树结构，通常用于实现优先队列。

数据结构的选择依赖于特定场景下的需求，如数据的插入、删除、搜索操作的频率，以及数据量的大小等。不同的数据结构有其各自的优势和局限性。例如，数组支持快速的随机访问，但在中间插入或删除元素的效率较低；而链表在插入和删除操作时效率较高，但访问特定元素的速度较慢。