在计算机科学中，数据结构是组织、存储和操作数据的方式，它直接影响着程序的效率和性能，根据数据的储存方式，数据结构可以划分为以下几种主要类型：
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1、线性数据结构
线性数据结构是最基本的数据结构之一，其特点是数据元素呈线性排列，每个元素都有一个直接前驱和直接后继元素，形成一个序列，以下是几种常见的线性数据结构：
数组（Array）：数组是一种基本的数据结构，它将一组数据元素存储在连续的内存位置中，数组支持随机访问，即可以直接通过索引访问任意位置的元素。
链表（Linked List）：链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，链表可以动态分配内存，且插入和删除操作较为灵活。
栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在顶部进行插入和删除操作，它常用于函数调用栈、表达式求值等场景。
队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，允许在队列的尾部添加元素，在头部删除元素，它广泛应用于任务调度、消息队列等场景。
2、非线性数据结构
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非线性数据结构中的数据元素之间存在多对多的关系，不是简单的线性关系，以下是几种常见的非线性数据结构：
树（Tree）：树是一种层次化的非线性数据结构，由节点组成，每个节点有零个或多个子节点，树广泛应用于文件系统、组织结构、决策树等场景。
图（Graph）：图是一种复杂的数据结构，由节点（顶点）和边组成，节点之间可以是任意关系，图在社交网络、交通网络、网络拓扑等领域有广泛应用。
哈希表（Hash Table）：哈希表是一种基于散列函数的数据结构，它将键值对存储在散列函数计算出的索引位置，哈希表具有高效的查找、插入和删除操作。
3、集合数据结构
集合数据结构是一种无序的数据结构，其中的元素是唯一的，以下是几种常见的集合数据结构：
集合（Set）：集合中的元素是无序且唯一的，不支持元素的索引访问，集合在数学、编程语言、算法等领域有广泛应用。
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字典（Dictionary）：字典是一种关联数组，它将键值对存储在一起，键是唯一的，而值可以重复，字典在Python等编程语言中非常常见。
4、其他数据结构
除了上述主要类型外，还有一些特殊的数据结构，如：
散列表（Hash Table）：散列表是一种基于散列函数的数据结构，它可以快速地插入、删除和查找数据。
跳表（Skip List）：跳表是一种基于链表的随机访问数据结构，它通过多级索引提高了查找效率。
根据储存方式，数据结构可以分为线性数据结构、非线性数据结构、集合数据结构和其他特殊数据结构，每种数据结构都有其独特的特点和适用场景，选择合适的数据结构对于提高程序的性能和效率至关重要，在实际应用中，开发者需要根据具体需求选择合适的数据结构，以达到最佳的性能表现。
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