在计算机科学中，数据结构（英语：data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。数据结构意味着接口或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的接口，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。– “维基百科”

1. 链表 

    链表是一种非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的；链表由一系列节点组成，每个节点包含存储数据元素的数据域和存储下一节点地址的指针域。由于不必按顺序存储，链表在插入元素时可以达到O(1)，但在查找某一元素时为O(n)；
    使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理；但是链表失去了数组随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大；
    单向链表（链表链接方向单向，访问要从头部开始顺序读取）；
    双向链表（每个数据节点中都有两个指针，一个指向直接前驱，一个指向直接后继）；
    循环链表（表中最后一个节点的指针域指向头节点，整个链表形成一个环）；

2. 队列

    先进先出的线性表结构，插入在一端，删除在另一端；

3. 栈

    先进后出的线性表结构，只能在一端进行插入和删除操作

4. 哈希表

    它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度；这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表；

5. 堆

    看作一棵树的数组对象，堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值，堆总是一棵完全二叉树；根节点最大的叫大根堆，根节点最小的叫小根堆；

6. 优先队列

    优先队列中，元素被赋予优先级，当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除；常采用堆数据结构来实现；

7. 字典树（非线性结构）

    是哈希树的变种，典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高；

8. 树（非线性结构）

    二分查找树（BST，左子树节点都比根节点小，右子树节点都比根节点大）；

    平衡二叉树（AVL，它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差（平衡因子：结点左子树的深度减去右子树的深度）的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树）；

    红黑树（自平衡的二叉查找树，规则1节点是红或黑，规则2根节点黑色，规则3每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL），规则4每个红色节点的两个子节点都是黑色（不能有两个连续的红色节点），规则5从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点）（变色、旋转）

9. 图（非线性结构）

    无向图（边没有方向的图）；

    连通图（在无向图中，若从顶点i到顶点j有路径相连（当然从j到i也一定有路径），则称i和j是连通的；如果是有向图，那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向；如果图中任意两点都是连通的，那么图被称作连通图。如果此图是有向图，则称为强连通图）；