数据结构和类型

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引入数据结构是为了用编程语言存储、组织和操作数据。它们的设计方式使数据的访问和处理变得更加容易和简单。这些数据结构并不局限于一种特定的编程语言；它们只是在内存中构建数据的代码片段。

数据类型经常被混淆为一种数据结构类型，但即使它们被称为抽象数据类型，它也不完全正确。数据类型代表数据的性质，而数据结构只是相似或不同数据类型的集合。

通常只有两种类型的数据结构 -

• 线性

• 非线性

线性数据结构

数据按顺序存储在线性数据结构中。这些是基本结构，因为元素是一个接一个地存储的，而不应用任何数学运算。

线性数据结构通常很容易实现，但由于内存分配可能变得复杂，时间和空间复杂度增加。线性数据结构的几个例子包括 -

• 数组

• 链表

• 堆栈

• 队列

根据数据存储方法，这些线性数据结构分为两个子类型。它们是 -静态和动态数据结构。

静态线性数据结构

在静态线性数据结构中，内存分配是不可扩展的。一旦使用了整个内存，就无法再检索空间来存储更多数据。因此，需要根据程序的大小来预留内存。这也将成为一个缺点，因为保留比所需更多的内存可能会导致内存块的浪费。

静态线性数据结构的最佳示例是数组。

动态线性数据结构

在动态线性数据结构中，可以在需要时动态地进行内存分配。考虑到程序的空间复杂度，这些数据结构是有效的。

动态线性数据结构的例子包括：链表、堆栈和队列。

非线性数据结构

非线性数据结构以层次结构的形式存储数据。因此，与线性数据结构相比，数据可以在多个层次上找到并且难以遍历。

然而，它们旨在克服线性数据结构的问题和限制。例如，线性数据结构的主要缺点是内存分配。由于数据在线性数据结构中按顺序分配，因此这些数据结构中的每个元素都使用一整个内存块。但是，如果数据使用的内存少于分配的块可以容纳的内存，则块中的额外内存空间就会被浪费。因此，引入了非线性数据结构。它们降低了空间复杂度并优化使用内存。

非线性数据结构的几种类型是 -

• 图表

• 树木

• 尝试

• 地图