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# 3.1. 数据结构分类
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数据结构可以从逻辑结构和物理结构两个维度进行分类。
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## 3.1.1. 逻辑结构：线性与非线性
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**「逻辑结构」揭示了数据元素之间的逻辑关系**。在数组和链表中，数据按照顺序依次排列，体现了数据之间的线性关系；而在树中，数据从顶部向下按层次排列，表现出祖先与后代之间的派生关系；图则由节点和边构成，反映了复杂的网络关系。
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逻辑结构通常分为“线性”和“非线性”两类。线性结构比较直观，指数据在逻辑关系上呈线性排列；非线性结构则相反，呈非线性排列。
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- **线性数据结构**：数组、链表、栈、队列、哈希表。
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- **非线性数据结构**：树、堆、图、哈希表。
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<p align="center"> Fig. 线性与非线性数据结构 </p>
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非线性数据结构可以进一步被划分为树形结构和网状结构。
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- **线性结构**：数组、链表、队列、栈、哈希表，元素存在一对一的顺序关系。
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- **树形结构**：树、堆、哈希表，元素存在一对多的关系。
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- **网状结构**：图，元素存在多对多的关系。
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## 3.1.2. 物理结构：连续与离散
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在计算机中，内存和硬盘是两种主要的存储硬件设备。硬盘主要用于长期存储数据，容量较大（通常可达到 TB 级别）、速度较慢。内存用于运行程序时暂存数据，速度较快，但容量较小（通常为 GB 级别）。
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**在算法运行过程中，相关数据都存储在内存中**。下图展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方块都包含一块内存空间。我们可以将内存想象成一个巨大的 Excel 表格，其中每个单元格都可以存储 1 byte 的数据，在算法运行时，所有数据都被存储在这些单元格中。
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**系统通过「内存地址 Memory Location」来访问目标内存位置的数据**。计算机根据特定规则为表格中的每个单元格分配编号，确保每个内存空间都有唯一的内存地址。有了这些地址，程序便可以访问内存中的数据。
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<p align="center"> Fig. 内存条、内存空间、内存地址 </p>
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内存是所有程序的共享资源，当内存被某个程序占用时，其他程序无法同时使用。**因此，在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素**。例如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果运行的程序很多并且缺少大量连续的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。
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**「物理结构」反映了数据在计算机内存中的存储方式**，可分为数组的连续空间存储和链表的离散空间存储。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。
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<p align="center"> Fig. 连续空间存储与离散空间存储 </p>
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**所有数据结构都是基于数组、链表或二者的组合实现的**。例如，栈和队列既可以使用数组实现，也可以使用链表实现；而哈希表的实现可能同时包含数组和链表。
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- **基于数组可实现**：栈、队列、哈希表、树、堆、图、矩阵、张量（维度 $\geq 3$ 的数组）等。
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- **基于链表可实现**：栈、队列、哈希表、树、堆、图等。
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基于数组实现的数据结构也被称为“静态数据结构”，这意味着此类数据结构在初始化后长度不可变。相对应地，基于链表实现的数据结构被称为“动态数据结构”，这类数据结构在初始化后，仍可以在程序运行过程中对其长度进行调整。
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!!! tip
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如若感觉理解物理结构有困难，建议先阅读下一章“数组与链表”，然后再回头理解物理结构的含义。数组与链表是其他所有数据结构的基石，建议你投入更多时间深入了解这两种基本数据结构。
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