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索如何根据不同应用需求，选择最适合的数据结构以提高效率
在计算机科学中，数据结构是一种数据组织和储存的格式，它的选择通常是为了有效地访问数据。更精确地说，数据结构是一组数据值、它们之间的关系以及可以应用于数据的函数或操作，即它是关于数据的代数结构。
数据结构作为抽象数据类型(ADT)的基础，定义了数据的逻辑形式。
不同类型的数据结构适合不同的应用需求，有些甚至是专门针对特定任务而设计的。
例如，关联型数据库通常使用B树索引来进行数据检索，而编译器的实现则通常使用哈希表来查找标识符。数据结构为管理大量数据提供了一种高效的方式，尤其是在大数据库和互联网索引服务的使用中。
在设计高效的算法时，通常高效的数据结构是关键因素。某些正式的设计方法和编程语言强调数据结构，而不仅仅是算法，作为软件设计中的关键组织因素。数据结构可以用来组织资讯的储存和检索，这些资讯可以储存在主记忆体和辅助记忆体中。
数据结构的实现
数据结构可以使用各种编程语言和技术来实现，但它们都共享高效组织和储存数据的共同目标。数据结构基本上依赖于计算机在其记忆体中按指针访问和储存数据的能力。指针是一串位元组，表征一个记忆体地址，可以本身储存在记忆体中并被程序操作。因此，阵列和记录数据结构是基于利用算术运算计算数据项目地址，而链表数据结构则是基于在结构本身内储存数据项目的地址。
这种数据结构化的方法对算法的效率和可扩展性有深远的影响。
例如，阵列中的连续记忆体分配促进了快速访问和修改操作，导致在序列数据处理情况下的性能优化。
数据结构的实现通常需要编写一组程序来创建和操作该结构的实例。数据结构的效率无法与这些操作分开进行分析，这一点强调了抽象数据类型的理论概念：一种通过可以执行的操作及其数学属性来间接定义的数据结构。
不同类型的数据结构
数据结构的种类繁多，通常建立在更简单的原始数据类型之上。常见的例子包括：
- 阵列：一组特定顺序的元素，通常都是相同类型的元素。
- 链表：每个节点都有值并指向下一个节点，提供高效的插入和删除操作。
- 记录：一种聚合数据结构，通常包含固定数量和序列的值，并由名称索引。
- 哈希表：提供基于键的快速值检索，使用哈希函数来映射键至数组索引。
- 图：由顶点及边组成的集合，代表实体之间的关系。
- 栈和伫列：抽象数据类型，可使用阵列或链表实现，支持特定的插入和删除操作。
- 树：层次组织的元素结构，广泛应用于各种算法及数据储存方案。
- 字典树：专门用于高效检索字符串结构的树。
有必要根据具体需求来选择相应的数据结构。例如，若需频繁的随机访问，阵列可能是理想的选择；而若需频繁的插入与删除，链表则可能更为适合。
编程语言中的支持
大多数低级语言缺乏对数据结构的内建支持，但许多高级编程语言则提供特定的语法或内建的支持。例如，C和Pascal语言支持记录和结构，并且大多数编程语言通常具备某种库机制，以便不同程序可以重用数据结构的实现。
现代编程语言一般提供标准库来实现最常见的数据结构，如C++标准模板库和Java集合框架。
许多已知的数据结构具备并发版本，使得多个计算执行绪可以同时访问一个具体数据结构的实例。
选择适合的数据结构能显示出设计的精良与否，而这反映着技术在求解问题上的有效性。你是否考虑过在特定情况下选择不一样的数据结构会带来何种影响?
