为什么数据结构这么难，数据结构难学吗？

我只是碰巧有时间，所以我想告诉你关于线性表的事情。

只有两种类型的数据结构，一种是线性的，另一种是非线性的。

线性包含：队列（即线性表）、堆栈。 非线性是二叉树。

线性表和数组的区别在于，数组只记录一个数字或字符，而线性表实际上是一页信息，记录相对全面。

例如，与您的同学类似，页面中的信息是线性表的数据块，其中包含您要留下的信息，下面的页码是地址块。 地址块可以告诉您下一页是哪一页。

而你接触到的就像一个没有页码的同学，上一页就是下一页，可以按交换的顺序存放两张纸，可以装订一个圆形的订书钉反复制作（这就是循环队列）。

当然，你要知道这个不能放，否则下次就找不到你想要的信息了，所以，这里有一个封面，上面写着高中或者当通讯录，这是页眉，因为通讯录很厚，你不能说可以保证翻转后面没有信息， 当你看到空白页时，你就知道它已经完成了，这是空的标记。

简而言之，你必须能够进行类比。

具有算法和烹饪的数据结构。

这并不难学。

数据结构还是需要学习和实践的，需要把**写在书上，什么单链表、双链表、栈、队列、树、图都是写出来的类，不可能在短时间内一下子全部推广。 就像你说的，上大学难吗？ 难，怎么不难，但是大学生很多，到处，都有一个学习的过程，要想学一件事，就必须付出努力。

数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，相同的逻辑结构可以对应不同的存储结构。 算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现取决于指定的存储结构。

数据结构的研究是构建复杂软件系统的基础，其核心技术是分解和抽象。 通过分解，可以划分三个级别的数据; 然后，通过抽象，丢弃数据元素的具体内容，得到逻辑结构。 同样，通过分解将处理需求划分为各种函数，然后通过抽象和丢弃实现细节来获得操作的定义。

这两个方面的结合可以将问题转化为数据结构。 这是一个从具体（即具体问题）到抽象（即数据结构）的过程。 然后，通过对实现细节的考虑，进一步得到存储结构和实现操作，以完成设计任务。

这是一个从抽象（即数据结构）到具体（即具体实现）的过程。

1.数据结构，即数据在内存中的组织方式，通常很小。 而像文件格式一样，其实也可以看作是一种数据结构，你以后会看到一些文件格式，像这样。

3ds. .jpg ，.

x等等，不难理解。

2.数据结构。 常见的线性表、树、队列、堆等，这是数据结构教学的主要内容，主要是这种结构是如何建立的，如何组织和操作等等。 以图形方式记住这些操作并不难。

3.数据结构的缺点是，由于数据与内存布局有关，老师应该添加如何设计一个高效的数据结构（常用的数据结构，因为它被C++等标准库支持，只要你理解它）以满足软件设计的具体要求，同时， 老师应该解释如何进行字节对齐。这是非常实用的知识。

4.数据结构，其实就是我上面说的，只要记住功能就行了。 我仍然觉得很难，因为老师们不知道如何教这门课程。

原因只有一个，老师把数据结构和算法设计放在一起教。 前者很简单，而后者需要几年时间才能取得轻微的成功。 一旦学会了算法设计，看到别人的程序会非常快，这样可以节省很多时间。

架构师一般对国内的算法有很好的了解，如果算法设计基础较差，在公司做架构师，那么这样的架构师大多会被同事BS处理。

建议：既然讲的是数据结构，那就说明你刚刚开始学习，去图书馆拿一本像样的算法书，提高你的修养，学好算法设计，相当于掌握了50%的计算机。 除非你已经上了4年大学，坚持学习，否则即使你大学毕业，工作了10年以上，你仍然会半生不熟。

具有算法和烹饪的数据结构。

多读书，多画图画。