【计算机数据结构】在计算机科学中，数据结构是程序设计的基础之一，它决定了数据如何存储、组织和操作。不同的数据结构适用于不同类型的计算任务，合理选择数据结构可以显著提升程序的效率与性能。
以下是对常见数据结构的总结：
| 数据结构类型 | 定义 | 特点 | 适用场景 |
| 数组（Array） | 一组相同类型的数据元素按顺序排列 | 随机访问快，插入删除慢 | 存储固定数量的数据，如列表、矩阵 |
| 链表（Linked List） | 由节点组成，每个节点包含数据和指针 | 插入删除方便，随机访问慢 | 动态内存管理，实现栈、队列等 |
| 栈（Stack） | 后进先出（LIFO）的线性结构 | 操作简单，限制多 | 编译器中的表达式求值、函数调用 |
| 队列（Queue） | 先进先出（FIFO）的线性结构 | 操作简单，限制多 | 调度系统、任务队列 |
| 树（Tree） | 非线性的层次结构，有根节点和子节点 | 结构清晰，查找效率高 | 文件系统、数据库索引 |
| 图（Graph） | 由顶点和边组成的非线性结构 | 复杂但灵活 | 社交网络、路径规划 |
| 哈希表（Hash Table） | 通过哈希函数快速定位数据 | 查找、插入、删除快 | 字典、缓存系统 |
| 堆（Heap） | 一种特殊的树结构，常用于优先队列 | 最大堆/最小堆，支持快速获取极值 | 排序算法（如堆排序）、调度 |
总的来说，数据结构的选择应根据具体问题的需求来决定。例如，如果需要频繁地进行查找操作，哈希表是一个不错的选择；而如果需要保持数据的有序性，则可能更适合使用树或堆结构。掌握多种数据结构及其特性，有助于提高编程能力和解决实际问题的效率。