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前言
美国心理学家曾提出过一个六度分离理论。它指的是“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过五个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”根据这个理论，你和世界上的任何一个人之间只隔着五个人，不管对方在哪个国家，属哪类人种，是哪种肤色。
可以看出，我们生活在一个复杂的像蜘蛛网一样的世界，我们每个人并不是单独的个体，而是和其他人有联系的。在当今这个大数据时代，数据即财富。所以我们需要用计算机存储、分析大量的数据，提取出对我们来说有价值的数据。
我们每个人每天都在产生数据，例如我们在APP里聊天、在网络商城购物都会产生大量的数据。正如人和人之间有很多联系一样，数据和数据之间也会有许多联系，没有哪个数据是单独存在的，即使有，这种数据也没有利用价值，我们没有必要去分析，研究它。
数据结构恰恰就是用来囊括数据以及数据与之间关系的一种集合。数据结构的起源是研究如何将相关联的数据存储到计算机中，并为后续分析提供有效的数据源。好的数据结构，能让我们做起事来事半功倍。精心选择的数据结构可以带来更高的计算速度和存储效率。
什么是数据结构？
“数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。”
程序=数据结构+算法，数据结构属于静态的部分，算法的调用为动态部分
为什么要学习数据结构？
数据结构是所有计算机专业的同学必学的一门课程。
数据结构研究的是数据如何再计算机中进行组织和存储，使得我们可以高效的获取数据或者修改数据。
计算机专业的学生都开设过数据结构课程，它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。数据结构作为计算机专业的专业基础课程，是计算机考研的必考科目之一，如果有打算报考计算机专业的研究生，这门数据结构你是必须要学好它的，同时，工作以后的同学，会有想去报考计算机 软考 、计算机 等级考试的，数据结构也是必考的内容之一，科学技术在飞速发展，但是作为基石的科学技术没有动摇，由于近年来算法工程师的高薪火爆，使得数据结构的重视程序空前高涨，总而言之，既然我们已经与计算机接轨就必须掌握好它。
常见的数据结构：
1.数组
2.栈
3.队列
4.链表
5.树
6.散列表
7.堆
8.图
1、数组
数组是可以在内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。
2、栈
栈是一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。 栈的特点是：先进后出，或者说是后进先出，从栈顶放入元素的操作叫入栈，取出元素叫出栈。栈的结构就像一个集装箱，越先放进去的东西越晚才能拿出来，所以，栈常应用于实现递归功能方面的场景，例如斐波那契数列。
3、队列
队列与栈一样，也是一种线性表，不同的是，队列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先进先出。从一端放入元素的操作称为入队，取出元素为出队。
4、链表
链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，每个元素包含两个结点，一个是存储元素的数据域 (内存空间)，另一个是指向下一个结点地址的指针域。根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等。
5、树
树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：
每个节点有零个或多个子节点；
没有父节点的节点称为根节点；
每一个非根节点有且只有一个父节点；
除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。
6、散列表
散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素。
7、堆
堆是一种比较特殊的数据结构，可以被看做一棵树的数组对象，具有以下的性质：
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。
8、图
图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。
