数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它使得数据能够被高效地访问和修改。根据数据元素之间关系的不同特性，数据结构可以分为多种类型。主要可以分为两大类：逻辑结构和物理结构（也称存储结构）。
一、逻辑结构（按数据元素之间的逻辑关系分类）

逻辑结构描述的是数据元素之间的抽象关系，与存储无关。

集合结构（Set）特点：数据元素同属一个集合，元素之间没有其他关系。例子：{1, 3, 5, 7}线性结构（Linear Structure）特点：数据元素之间是一对一的线性关系，有唯一的前驱和后继（除首尾元素）。常见类型：数组（Array）链表（Linked List）栈（Stack）——后进先出（LIFO）队列（Queue）——先进先出（FIFO）双端队列（Deque）树形结构（Tree Structure）特点：数据元素之间存在一对多的层次关系。常见类型：二叉树（Binary Tree）二叉搜索树（BST）平衡二叉树（AVL Tree）堆（Heap）B树、B+树字典树（Trie）图状结构（Graph Structure）特点：数据元素之间是多对多的关系，最为复杂。常见类型：有向图无向图加权图（网络）应用：社交网络、地图导航、路径规划等。

二、物理结构（存储结构）

物理结构是指数据在计算机中的存储方式。

顺序存储结构（Sequential Storage）特点：用一组连续的存储单元依次存储数据元素。优点：支持随机访问。缺点：插入/删除效率低。例子：数组链式存储结构（Linked Storage）特点：用一组任意的存储单元存储数据元素，通过指针链接。优点：插入/删除效率高。缺点：不支持随机访问，需额外空间存储指针。例子：链表索引存储结构（Indexed Storage）特点：建立索引表，通过索引快速定位数据。例子：数据库索引散列存储结构（Hash Storage）特点：通过哈希函数将关键字映射到存储位置。优点：查找速度快（平均O(1)）。缺点：可能产生冲突。例子：哈希表（Hash Table）

三、常见数据结构总结表