資料結構 （計算機儲存、組織資料方式）
定義
名詞定義
Data_Structure=(D,R)
其它定義
Sartaj Sahni在他的《資料結構、演算法與應用》一書中稱：“資料結構是資料物件，以及存在於該物件的例項和組成實
例的資料元素之間的各種聯絡。這些聯絡可以通過定義相關的函式來給出。”他將資料物件（data
object）定義為“一個資料物件是例項或值的集合”。
Robert L.Kruse在《資料結構與程式設計》一書中，將一個資料結構的設計過程分成抽象層、資料結構層和實現層。其中，抽象層是指抽象資料型別層，它討論資料的邏輯結構及其運算，資料結構層和實現層討論一個資料結構的表示和在計算機內的儲存細節以及運算的實現。
研究物件
-
集合
資料結構中的元素之間除了“同屬一個集合” 的相互關係外，別無其他關係；
2.線性結構
資料結構中的元素存在一對一的相互關係；
3.樹形結構
資料結構中的元素存在一對多的相互關係；
4.圖形結構
資料結構中的元素存在多對多的相互關係。
二、資料的物理結構：指資料的邏輯結構在計算機儲存空間的存放形式。[1]
資料的物理結構是資料結構在計算機中的表示（又稱映像），它包括資料元素的機內表示和關係的機內表示。由於具體實現的方法有順序、連結、索引、雜湊等多種，所以，一種資料結構可表示成一種或多種儲存結構。
資料元素的機內表示（映像方法）： 用二進位制位（bit）的位串表示資料元素。通常稱這種位串為節點（node）。當資料元素有若干個資料項組成時，位串中與個資料項對應的子位串稱為資料域（data field）。因此，節點是資料元素的機內表示（或機內映像）。
關係的機內表示（映像方法）：資料元素之間的關係的機內表示可以分為順序映像和非順序映像，常用兩種儲存結構：順序儲存結構和鏈式儲存結構。順序映像藉助元素在儲存器中的相對位置來表示資料元素之間的邏輯關係。非順序映像藉助指示元素儲存位置的指標（pointer）來表示資料元素之間的邏輯關係。
重要意義
一般認為，一個資料結構是由資料元素依據某種邏輯聯絡組織起來的。對資料元素間邏輯關係的描述稱為資料的邏輯結構；資料必須在計算機記憶體儲，資料的儲存結構是資料結構的實現形式，是其在計算機內的表示；此外討論一個資料結構必須同時討論在該類資料上執行的運算才有意義。一個邏輯資料結構可以有多種儲存結構，且各種儲存結構影響資料處理的效率。
在許多型別的程式的設計中，資料結構的選擇是一個基本的設計考慮因素。許多大型系統的構造經驗表明，系統實現的困難程度和系統構造的質量都嚴重的依賴於是否選擇了最優的資料結構。許多時候，確定了資料結構後，演算法就容易得到了。有些時候事情也會反過來，我們根據特定演算法來選擇資料結構與之適應。不論哪種情況，選擇合適的資料結構都是非常重要的。
研究內容
在電腦科學中，資料結構是一門研究非數值計算的程式設計問題中計算機的操作物件（資料元素）以及它們之間的關係和運算等的學科，而且確保經過這些運算後所得到的新結構仍然是原來的結構型別。
“資料結構”作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始設立的。 1968年美國唐納德·克努特（Donald Ervin Knuth）教授開創了資料結構的最初體系，他所著的《計算機程式設計藝術》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述資料的邏輯結構和儲存結構及其操作的著作。“資料結構”在電腦科學中是一門綜合性的專業基礎課，資料結構是介於數學、計算機硬體和計算機軟體三者之間的一門核心課程。資料結構這一門課的內容不僅是一般程式設計（特別是非數值性程式設計）的基礎，而且是設計和實現編譯程式、作業系統、資料庫系統及其他系統程式的重要基礎。
電腦科學是一門研究用計算機進行資訊表示和處理的科學。這裡面涉及到兩個問題：資訊的表示，資訊的處理 。
而資訊的表示和組織又直接關係到處理資訊的程式的效率。隨著計算機的普及，資訊量的增加，資訊範圍的拓寬，使許多系統程式和應用程式的規模很大，結構又相當複雜。因此，為了編寫出一個“好”的程式，必須分析待處理的物件的特徵及各物件之間存在的關係，這就是資料結構這門課所要研究的問題。眾所周知，計算機的程式是對資訊進行加工處理。在大多數情況下，這些資訊並不是沒有組織，資訊（資料）之間往往具有重要的結構關係，這就是資料結構的內容。資料的結構，直接影響演算法的選擇和效率。
尋求數學模型的實質是分析問題，從中提取操作的物件，並找出這些操作物件之間含有的關係，然後用數學的語言加以描述。當人們用計算機處理數值計算問題時，所用的數學模型是用數學方程描述。所涉及的運算物件一般是簡單的整形、實型和邏輯型資料，因此程式設計者的主要精力集中於程式設計技巧上，而不是資料的儲存和組織上。然而，計算機應用的更多領域是“非數值型計算問題”，它們的數學模型無法用數學方程描述，而是用資料結構描述，解決此類問題的關鍵是設計出合適的資料結構，描述非數值型問題的數學模型是用線性表、樹、圖等結構來描述的。
計算機演算法與資料的結構密切相關，演算法無不依附於具體的資料結構，資料結構直接關係到演算法的選擇和效率。運算是由計算機來完成，這就要設計相應的插入、刪除和修改的演算法 。也就是說，資料結構還需要給出每種結構型別所定義的各種運算的演算法。
資料是資訊的載體，是可以被計算機識別儲存並加工處理的描述客觀事物的資訊符號的總稱。所有能被輸入計算機中，且能被計算機處理的符號的集合，它是計算機程式加工處理的物件。客觀事物包括數值、字元、聲音、圖形、影象等，它們本身並不是資料，只有通過編碼變成能被計算機識別、儲存和處理的符號形式後才是資料。
資料元素是資料的基本單位，在計算機程式中通常作為一個整體考慮。一個資料元素由若干個資料項組成。資料項是資料結構中討論的最小單位。有兩類資料元素：若資料元素可再分，則每一個獨立的處理單元就是資料項，資料元素是資料項的集合；若資料元素不可再分，則資料元素和資料項是同一概念，如：整數"5"，字元
"N" 等。例如描述一個學生的資訊的資料元素可由下列6個資料項組成。其中的出生日期又可以由三個資料項："年"、"月"和"日"組成，則稱"出生日期"為組合項，而其它不可分割的資料項為原子項。
關鍵字指的是能識別一個或多個資料元素的資料項。若能起唯一識別作用，則稱之為 "主" 關鍵字，否則稱之為 "次" 關鍵字。
資料物件是性質相同的資料元素的集合，是資料的一個子集。資料物件可以是有限的，也可以是無限的。
資料處理是指對資料進行查詢、插入、刪除、合併、排序、統計以及簡單計算等的操作過程。在早期，計算機主要用於科學和工程計算，進入八十年代以後，計算機主要用於資料處理。據有關統計資料表明，計算機用於資料處理的時間比例達到80%以上，隨著時間的推移和計算機應用的進一步普及，計算機用於資料處理的時間比例必將進一步增大。
結構分類
資料結構是指同一資料元素類中各資料元素之間存在的關係。資料結構分別為邏輯結構、儲存結構（物理結構）和資料的運算。資料的邏輯結構是從具體問題抽象出來的數學模型，是描述資料元素及其關係的數學特性的，有時就把邏輯結構簡稱為資料結構。邏輯結構是在計算機儲存中的映像，形式地定義為（K，R）（或（D，S）），其中，K是資料元素的有限集，R是K上的關係的有限集。
根據資料元素間關係的不同特性，通常有下列四類基本的結構： ⑴集合結構。該結構的資料元素間的關係是“屬於同一個集合”。 ⑵線性結構。該結構的資料元素之間存在著一對一的關係。 ⑶樹型結構。該結構的資料元素之間存在著一對多的關係。 ⑷圖形結構。該結構的資料元素之間存在著多對多的關係，也稱網狀結構。 從上面所介紹的資料結構的概念中可以知道，一個資料結構有兩個要素。一個是資料元素的集合，另一個是關係的集合。在形式上，資料結構通常可以採用一個二元組來表示。
資料結構的形式定義為：資料結構是一個二元組 ：Data_Structure=（D，R），其中，D是資料元素的有限集，R是D上關係的有限集。線性結構的特點是資料元素之間是一種線性關係，資料元素“一個接一個的排列”。在一個線性表中資料元素的型別是相同的，或者說線性表是由同一型別的資料元素構成的線性結構。在實際問題中線性表的例子是很多的，如學生情況資訊表是一個線性表：表中資料元素的型別為學生型別;
一個字串也是一個線性表：表中資料元素的型別為字元型，等等。
線性表是最簡單、最基本、也是最常用的一種線性結構。 線性表是具有相同資料型別的n(n>=0)個資料元素的有限序列，通常記為： (a1，a2，… ai-1，ai，ai+1，…an) ，其中n為表長， n=0 時稱為空表。 它有兩種儲存方法：順序儲存和鏈式儲存，它的主要基本操作是插入、刪除和檢索等。
資料結構在計算機中的表示（映像）稱為資料的物理（儲存）結構。它包括資料元素的表示和關係的表示。資料元素之間的關係有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的儲存結構：順序儲存結構和鏈式儲存結構。
順序儲存方法：它是把邏輯上相鄰的結點儲存在物理位置相鄰的儲存單元裡，結點間的邏輯關係由儲存單元的鄰接關係來體現，由此得到的儲存表示稱為順序儲存結構。順序儲存結構是一種最基本的儲存表示方法，通常藉助於程式設計語言中的陣列來實現。
連結儲存方法：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關係是由附加的指標欄位表示的。由此得到的儲存表示稱為鏈式儲存結構，鏈式儲存結構通常藉助於程式設計語言中的指標型別來實現
雜湊儲存方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的儲存地址。
資料結構中，邏輯上（邏輯結構：資料元素之間的邏輯關係）可以把資料結構分成線性結構和非線性結構。線性結構的順序儲存結構是一種順序存取的儲存結構，線性表的鏈式儲存結構是一種隨機存取的儲存結構。線性表若採用鏈式儲存表示時所有結點之間的儲存單元地址可連續可不連續。邏輯結構與資料元素本身的形式、內容、相對位置、所含結點個數都無關。
結構演算法
演算法的設計取決於資料（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的儲存結構。資料的儲存結構實質上是它的邏輯結構在計算機儲存器中的實現，為了全面的反映一個資料的邏輯結構，它在儲存器中的映象包括兩方面內容，即資料元素之間的資訊和資料元素之間的關係。不同資料結構有其相應的若干運算。資料的運算是在資料的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新和排序等。
資料的運算是資料結構的一個重要方面，討論任一種資料結構時都離不開對該結構上的資料運算及其實現演算法的討論。
資料結構不同於資料型別，也不同於資料物件，它不僅要描述資料型別的資料物件，而且要描述資料物件各元素之間的相互關係。
資料型別是一個值的集合和定義在這個值集上的一組操作的總稱。資料型別可分為兩類：原子型別、結構型別。一方面，在程式設計語言中，每一個資料都屬於某種資料型別。型別明顯或隱含地規定了資料的取值範圍、儲存方式以及允許進行的運算。可以認為，資料型別是在程式設計中已經實現了的資料結構。另一方面，在程式設計過程中，當需要引入某種新的資料結構時，總是藉助程式語言所提供的資料型別來描述資料的儲存結構。
計算機中表示資料的最小單位是二進位制數的一位，叫做位。我們用一個由若干位組合起來形成的一個位串表示一個資料元素，通常稱這個位串為元素或結點。當資料元素由若干資料項組成時，位串中對應於各個資料項的子位串稱為資料域。元素或結點可看成是資料元素在計算機中的映象。
一個軟體系統框架應建立在資料之上，而不是建立在操作之上。一個含抽象資料型別的軟體模組應包含定義、表示、實現三個部分。
對每一個資料結構而言，必定存在與它密切相關的一組操作。若操作的種類和數目不同，即使邏輯結構相同，資料結構能起的作用也不同。
不同的資料結構其操作集不同，但下列操作必不可缺：
1,結構的生成；
2.結構的銷燬；
3,在結構中查詢滿足規定條件的資料元素；
4,在結構中插入新的資料元素；
5,刪除結構中已經存在的資料元素；
6,遍歷。
抽象資料型別：一個數學模型以及定義在該模型上的一組操作。抽象資料型別實際上就是對該資料結構的定義。因為它定義了一個資料的邏輯結構以及在此結構上的一組演算法。抽象資料型別可用以下三元組表示：（D，S，P）。D是資料物件，S是D上的關係集，P是對D的基本操作集。ADT的定義為：
ADT 抽象資料型別名：{資料物件：（資料元素集合），資料關係：（資料關係二元組結合），基本操作：（操作函式的羅列）}；
ADT抽象資料型別名;抽象資料型別有兩個重要特性：
將實體的外部特性和其內部實現細節分離，並且對外部使用者隱藏其內部實現細節。
資料（Data）是資訊的載體，它能夠被計算機識別、儲存和加工處理。它是計算機程式加工的原料，應用程式處理各種各樣的資料。電腦科學中，所謂資料就是計算機加工處理的物件，它可以是數值資料，也可以是非數值資料。數值資料是一些整數、實數或複數，主要用於工程計算、科學計算和商務處理等；非數值資料包括字元、文字、圖形、影象、語音等。資料元素（Data
Element）是資料的基本單位。在不同的條件下，資料元素又可稱為元素、結點、頂點、記錄等。例如，學生資訊檢索系統中學生資訊表中的一個記錄等，都被稱為一個資料元素。
有時，一個資料元素可由若干個資料項（Data Item）組成，例如，學籍管理系統中學生資訊表的每一個資料元素就是一個學生記錄。它包括學生的學號、姓名、性別、籍貫、出生年月、成績等資料項。這些資料項可以分為兩種：一種叫做初等項，如學生的性別、籍貫等，這些資料項是在資料處理時不能再分割的最小單位；另一種叫做組合項，如學生的成績，它可以再劃分為數學、物理、化學等更小的項。通常，在解決實際應用問題時是把每個學生記錄當作一個基本單位進行訪問和處理的。
資料物件（Data Object）或資料元素類（Data Element Class）是具有相同性質的資料元素的集合。在某個具體問題中，資料元素都具有相同的性質（元素值不一定相等），屬於同一資料物件（資料元素類），資料元素是資料元素類的一個例項。例如，在交通諮詢系統的交通網中，所有的頂點是一個資料元素類，頂點A和頂點B各自代表一個城市，是該資料元素類中的兩個例項，其資料元素的值分別為A和B。 資料結構（Data Structure）是指互相之間存在著一種或多種關係的資料元素的集合。在任何問題中，資料元素之間都不會是孤立的，在它們之間都存在著這樣或那樣的關係，這種資料元素之間的關係稱為結構。
常用結構
陣列
在程式設計中，為了處理方便， 把具有相同型別的若干變數按有序的形式組織起來。這些按序排列的同類資料元素的集合稱為陣列。在C語言中，
陣列屬於構造資料型別。一個陣列可以分解為多個陣列元素，這些陣列元素可以是基本資料型別或是構造型別。因此按陣列元素的型別不同，陣列又可分為數值陣列、字元陣列、指標陣列、結構陣列等各種類別。
棧
是隻能在某一端插入和刪除的特殊線性表。它按照先進後出的原則儲存資料，先進入的資料被壓入棧底，最後的資料在棧頂，需要讀資料的時候從棧頂開始彈出資料（最後一個資料被第一個讀出來）。
佇列
一種特殊的線性表，它只允許在表的前端（front）進行刪除操作，而在表的後端（rear）進行插入操作。進行插入操作的端稱為隊尾，進行刪除操作的端稱為隊頭。佇列是按照“先進先出”或“後進後出”的原則組織資料的。佇列中沒有元素時，稱為空佇列。
連結串列
是一種物理儲存單元上非連續、非順序的儲存結構，它既可以表示線性結構，也可以用於表示非線性結構，資料元素的邏輯順序是通過連結串列中的指標連結次序實現的。連結串列由一系列結點（連結串列中每一個元素稱為結點）組成，結點可以在執行時動態生成。每個結點包括兩個部分：一個是儲存資料元素的資料域，另一個是儲存下一個結點地址的指標域。
樹
是包含n（n>0）個結點的有窮集合K，且在K中定義了一個關係N，N滿足 以下條件：
（1）有且僅有一個結點 K0，他對於關係N來說沒有前驅，稱K0為樹的根結點。簡稱為根（root）。 （2）除K0外，K中的每個結點，對於關係N來說有且僅有一個前驅。
（3）K中各結點，對關係N來說可以有m個後繼（m>=0）。
圖
圖是由結點的有窮集合V和邊的集合E組成。其中，為了與樹形結構加以區別，在圖結構中常常將結點稱為頂點，邊是頂點的有序偶對，若兩個頂點之間存在一條邊，就表示這兩個頂點具有相鄰關係。
堆
在電腦科學中，堆是一種特殊的樹形資料結構，每個結點都有一個值。通常我們所說的堆的資料結構，是指二叉堆。堆的特點是根結點的值最小（或最大），且根結點的兩個子樹也是一個堆。
雜湊表
若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的儲存位置上。由此，不需比較便可直接取得所查記錄。稱這個對應關係f為雜湊函式(Hash function)，按這個思想建立的表為雜湊表。
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| 其他 |
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| 相關議題 |
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| ▪圖 | ▪有向無環圖 | ▪二元決策圖 | ▪無向圖 |
來源:https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84/1450?fr=aladdin
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