数据结构和类型

数据结构是为了在编程语言中存储、组织和操作数据而引入的。它们的设计使得访问和处理数据更加容易和简单。这些数据结构不局限于一种特定的编程语言；它们只是在内存中组织数据的代码片段。

数据类型经常被误认为是一种数据结构，但这并不完全正确，即使它们被称为抽象数据类型。数据类型表示数据的性质，而数据结构只是一组相同或不同的数据类型的集合。

通常只有两种类型的数据结构：

• 线性

• 非线性

线性数据结构

数据在线性数据结构中按顺序存储。由于元素一个接一个地存储，无需应用任何数学运算，因此这些是基本结构。

线性数据结构通常易于实现，但由于内存分配可能变得复杂，时间和空间复杂度会增加。线性数据结构的一些示例包括：

• 数组

• 链表

• 栈

• 队列

基于数据存储方法，这些线性数据结构分为两种子类型：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，内存分配不可扩展。一旦使用了所有内存，就不能检索更多空间来存储更多数据。因此，需要根据程序的大小保留内存。这也会成为一个缺点，因为保留比所需更多的内存会导致内存块的浪费。

静态线性数据结构最好的例子是数组。

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，这些数据结构是高效的。

动态线性数据结构的一些示例包括：链表、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，数据可以在多个级别上找到，并且难以遍历。

但是，它们旨在克服线性数据结构的问题和局限性。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个完整的内存块。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了内存使用。

一些非线性数据结构的类型包括：

• 图

• 树

• 字典树

• 映射