資料結構在現代電腦科學中發揮著核心作用。與演算法相比，您更頻繁地與資料結構進行互動（想想Google，您的郵件伺服器，甚至您的網路路由器）。此外，資料結構是獲得有效演算法的基本構建塊。麻省該課程涵蓋資料結構的主要成果和當前研究方向

1. TIME TRAVEL時間旅行：我們可以有效地記住過去（一種稱為永續性的技術），但總的來說，很難改變過去並看到現在的結果（追溯性）。迴歸未來真的不可能。
2. GEOMETRY：當資料有多個維度時（例如map對映，資料庫表）。
3. DYNAMIC OPTIMALITY動態最優：是否有一個二元搜尋樹與其他搜尋樹一樣好？我們仍然不知道，但我們很接近。
4. MEMORY HIERARCHY記憶層次：真正的計算機是有多級快取，我們可以優化快取未命中數，通常甚至不知道快取的大小。
5. HASHING雜湊：它是電腦科學中最常用的資料結構。它仍然是一個活躍的研究領域。
6. INTEGERS：對數時間太容易了。通過仔細分析您正在處理的資訊，您通常可以大幅減少操作時間，有時甚至可以減少操作時間。我們還將介紹說明何時無法實現的下限。
7. DYNAMIC GRAPHS動態圖：當網路連結已關閉，或者您剛剛新增或刪除了社交網路中的朋友，我們仍然可以在這些發生變化時保持有關連線的基本資訊。
8. STRINGS：搜尋巨型文字中的短語（想想Google或DNA）。
9. SUCCINCT簡潔：您知道的大多數“線性大小”資料結構比它們需要的大得多，通常是一個數量級。一些資料結構幾乎不需要原始資料之外的空間，但仍然很快（想想堆，但更酷）。

大多數材料都包含在 2012年錄製的視訊講座中（已經有超過10萬人觀看），您可以方便地以比實時更快的速度播放。為了促進協作，我們將使用一個 名為Coauthor的新 開源軟體平臺，以及用於（可選）編碼的Github。