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在计算机科学领域，数据结构是研究如何有效地组织、存储和操作数据的学科，不同的数据结构因其独特的存储方式，在处理不同类型的数据和满足不同应用场景时展现出各自的优势，以下是按照存储方式对常见数据结构的分类及详细解析，并附有相应的图示，以帮助读者更好地理解和掌握。
线性数据结构
1、数组（Array）
- 存储方式：顺序存储
- 特点：元素位置固定，插入和删除操作需要移动大量元素
- 应用场景：数值计算、图形处理等
- 图示：
2、链表（Linked List）
- 存储方式：链式存储
- 特点：元素位置不固定，插入和删除操作效率高
- 应用场景：实现栈、队列等高级数据结构
- 图示：
3、栈（Stack）
- 存储方式：线性存储
- 特点：后进先出（LIFO）
- 应用场景：函数调用、表达式求值等
- 图示：
4、队列（Queue）
- 存储方式：线性存储
- 特点：先进先出（FIFO）
- 应用场景：打印任务管理、广度优先搜索等
- 图示：
非线性数据结构
1、树（Tree）
- 存储方式：层次存储
- 特点：具有层次关系，可进行遍历、搜索等操作
- 应用场景：文件系统、数据库索引等
- 图示：
2、图（Graph）
- 存储方式：邻接矩阵或邻接表
- 特点：具有复杂关系，可进行路径搜索、拓扑排序等操作
- 应用场景：社交网络、交通网络等
- 图示：
3、哈希表（Hash Table）
- 存储方式：哈希函数映射
- 特点：快速查找、插入和删除
- 应用场景：数据库索引、缓存等
- 图示：
4、散列树（B-Tree、AVL树等）
- 存储方式：平衡二叉树
- 特点：支持多级索引，查找、插入和删除操作效率高
- 应用场景：数据库索引、文件系统等
- 图示：
通过对数据结构按照存储方式进行分类，我们可以更好地了解各种数据结构的特性和应用场景，在实际应用中，根据具体需求和场景选择合适的数据结构，可以提高程序的性能和效率，以上内容仅为简要介绍，希望对读者有所帮助。
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