数据结构应用论文
数据库原理及运用论文
数据库原理及运用论文引言数据库是存储和管理数据的关键工具。
随着信息技术的快速发展，数据库的重要性也日益增加。
本篇论文将介绍数据库的原理以及它在实际应用中的运用。
数据库原理1. 数据库的定义和特点数据库是指长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。
数据库的特点包括持久性、有组织性、共享性、可并发和可恢复性。
2. 数据模型数据库的数据模型决定了数据的结构、组织方式和操作规则。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是应用最广泛的数据模型，它使用二维表格来表示数据之间的关系。
3. 数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是指用于管理和操作数据库的软件系统。
DBMS提供了数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）等接口，方便用户对数据库进行创建、修改、查询和删除等操作。
4. 数据库设计和规范化数据库设计是指根据实际需求将数据组织成合适的结构，并定义数据之间的关系。
规范化是数据库设计的重要步骤，它通过分解表格和消除冗余数据来提高数据库的性能和可靠性。
5. 数据库索引和查询优化数据库索引是一种数据结构，用于快速定位和访问数据库中的数据。
索引的设计和使用对数据库的性能有着重要影响。
查询优化是指通过选择合适的查询计划和优化算法来提高查询效率。
数据库运用1. 企业级应用数据库在企业级应用中扮演着重要的角色。
例如，企业可以使用数据库来存储和管理员工信息、销售数据、客户关系和供应链等信息。
数据库可以帮助企业实现数据的一致性、完整性和安全性。
2. 互联网应用随着互联网的快速发展，数据库在互联网应用中的运用也越发重要。
互联网应用中的数据库往往需要处理大量的用户数据，如社交媒体的用户信息、电子商务的订单数据等。
数据库的性能和扩展性对于互联网应用至关重要。
3. 科学研究数据库在科学研究领域也有广泛的运用。
例如，天文学家使用数据库来存储和查询天体观测数据，生物学家使用数据库来存储和分析基因组数据。
数据结构与算法分析论文(递归的讨论)
数据结构论文——递归算法的讨论所谓递归算法是把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题。
然后递归调用函数（或过程）来表示问题的解。
一个过程(或函数)直接或间接调用自己本身,这种过程(或函数)叫递归过程(或函数)。
递归过程一般通过函数或子过程来实现。
递归方法：在函数或子过程的内部，直接或者间接地调用自己的算法。
递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程。
在计算机编写程序中，递归算法对解决一大类问题是十分有效的，它往往使算法的描述简洁而且易于理解。
递归算法解决问题的特点：(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。
(2) 在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
(3) 递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。
(4) 在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。
递归次数过多容易造成栈溢出等。
所以一般不提倡用递归算法设计程序。
下面就让我们结合例子详细讨论一下递归算法。
一、递归算法的原理递归算法简单的说就是在函数中调用函数自身，不断调用，直到满足函数得出计算结果(某个条件)。
因为其需要不断循环的调用自身，所以称为递归调用。
递归的原理,其实就是一个栈(stack), 比如求5的阶乘,要知道5的阶乘,就要知道4的阶乘,4又要是到3的,以此类推,所以递归式就先把5的阶乘表示入栈, 在把4的入栈,直到最后一个,之后呢在从1开始出栈, 看起来很麻烦,确实很麻烦,他的好处就是写起代码来,十分的快,而且代码简洁,其他就没什么好处了,运行效率出奇的慢。
还有一个十分形象的例子：从前有座山，山里有个庙，庙里有个老和尚正在讲故事：从前有座山，山里有个庙，庙里有个老和尚正在讲故事：从前有座山，山里有个庙，庙里有个老和尚正在讲故事……如此循环往复到最终的要求。
递归分为2种，直接递归和间接递归。
直接递归，比如方法A内部调用方法A自身。
间接递归，比如方法A内部调用方法B，方法B内部调用方法C，方法C 内部调用方法A。
数据结构论文
数据结构学院：班级：学号：姓名：一、摘要数据结构是计算机专业最基础也是最重要的学科之一。
它和程序设计一起未计算科学其他后继课程的学习奠定了基础。
在计算机广泛普及的今天，其应用几乎涵盖了人类社会的所有领域，而且在航空航天、军事、科学计算、信息检索、生产线控制等一些关键领域已经高度依赖计算机系统，而数据结构在其中起着无可替代的应用。
其实生活中也有好多应用数据结构的小事，只要留心观察，它无处不在。
例如：我们的家族图谱，遗传病图谱，公司成员职位一览表都应用到了数据结构中的树；还有我们小的时候玩的丢手绢游戏其实也用到了数据结构中的循环列表，而且在换人时用到了循环列表的插入和删除。
所以说，数据结构与我们的生活息息相关，学习和掌握好数据结构对我们处理日常生活中遇到的问题一定会有很大的帮助。
关键字数据结构，计算机专业，学科，应用,逻辑结构,存储结构,算法优化。
二、什么是数据结构数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。
个人根据各自的理解的不同而有不同的表述方法：Satartia Sahibah在他的《数据结构、算法与应用》一书中称：“数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。
这些联系可以通过定义相关的函数来给出。
”他将数据对象（data object）定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。
Clifford A.Shaffer在《数据结构与算法分析》一书中的定义是：“数据结构是ADT（抽象数据类型Abstract Data Type）的物理实现。
”Robert L.Ruse在《数据结构与程序设计》一书中，将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。
其中，抽象层是指抽象数据类型层，它讨论数据的逻辑结构及其运算，数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。
数据结构具体指同一类数据元素中，各元素之间的相互关系，包括三个组成成分，数据的逻辑结构，数据的存储结构和数据运算结构。
数据结构学习方法论文
探讨数据结构的学习方法数据结构在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门课程。
数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计（特别是非数值性程序设计）的基础，而且是设计和实现编译原理、软件工程、人工智能、操作系统、数据库管理系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础课，是一门十分重要的核心课程。
学习数据结构目的是使学生能够根据实际问题的需要选择合适的数据结构和算法，提高编写应用软件的能力。
打好“数据结构”这门课程的扎实基础，对于学习计算机专业的其他课程都是十分有益的。
数据结构是数据存在的形式。
要熟悉数据结构的逻辑结构和存储结构。
理解数据结构主要是用来存储数据和对数据进行操作。
存储则要弄清楚数据之间的结构，操作主要是用来对有用数据进行插入，无用数据进行删除等；数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。
一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。
对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。
数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示；而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。
理解顺序表的概念、生成算法，对简单顺序查找和二分查找，对分块查找做到理解掌握；排序问题中，由于冒泡排序在c语言课上已经学习过，再来学习应感觉很轻松。
对插入排序和选择排序理解不会很难，但是，并归排序学习起来都较吃力，需要花较多的时间来补习。
此外串的模式匹配也是较难理解的一个地方。
链表，除对双向循环链表这一知识点理解较困难之外，其他的知识点像单链表的建立和基本算法等都应较熟悉。
接下来的有关堆栈以及队列的知识点较少，栈是一种后进后出机制，它只允许访问访问一个数据项，即栈顶（最后插入的数据项）。
它有主要的三种操作：push，向栈内压入值；pop，弹出栈顶的值，即返回栈顶的值，并把它从栈内删除；peek，只返回但不删除栈顶。
计算机数据库论文3篇
计算机数据库论文篇一：数据库的概述和应用随着计算机科学的迅猛发展，数据库作为一种特殊的软件工具应运而生，被广泛应用于各个领域。
数据库是一个数据组织和存储的系统，能够从大量的数据中高效地检索所需信息。
合理地应用数据库技术能够有效提升企业、组织管理的效率和质量，缩短数据处理的时间和减轻人力支出的压力。
数据库有诸多不同的类型，如关系型数据库、文本数据库、层次结构数据库、网络数据库等等。
其中关系型数据库是应用最广泛的一种数据库。
它是由若干张关系表组成，每张表是一个二维表格，由行和列组成。
每一行数据都有一个唯一的标识符，称为主键。
表与表之间通过外键实现联系，外键在一个表中引用另一个表的主键。
关系型数据库具有数据结构清晰、数据冗余较小、数据独立性高、应用广泛等特点，被广泛应用于各个领域。
数据库应用的领域广泛，如金融、贸易、医疗、教育、网站等。
在金融领域，数据库应用于数据管理、交易记录、客户管理等方面。
在贸易领域，数据库应用于库存管理、业务流程、订单追踪等方面。
在医疗领域，数据库应用于病人信息管理、医学研究、医疗保险等方面。
在教育领域，数据库应用于学生信息管理、教学计划、成绩管理等方面。
在网站方面，数据库应用于网站内容管理、用户数据管理、访问量统计等方面。
总之，数据库在现代社会的各个领域就像一位默默无闻的守护者，在为我们提供便利与帮助，提高了我们办公效率的同时，也在默默记录着生活点滴。
因此，在我们对其广泛应用的同时，要注重数据的保护和规范，提高数据管理的精度和规范性。
篇二：数据库的设计与实现数据库的设计和实现对于一个系统的稳定性和可维护性至关重要。
在设计和实施数据库时，需要从以下方面考虑：首先，需要对数据库的结构、领域和使用环境进行分析和规划。
在分析的过程中，需要确定表的数量、表之间的关系和数据元素的种类与数目。
在规划的过程中，需要确定数据库的命名和物理存储区域的位置。
其次，需要对数据进行建模和设计。
设计数据时，应该根据数据之间的联系来设计表的关系。
数据库论文——精选推荐
数据库摘要数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。
它是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。
严格地说，它是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。
J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。
当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。
关键词：数据库，发展史，发展阶段，基本属性，常用数据库，未来发展引言：数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。
数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。
三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。
同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。
30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。
“数据库”一词源于英文“Database”,直译为资料仓库,所以数据库实际上就是一个由大量资料所组成的集合。
但是这些资料不是杂乱无章的堆积在一起,而是按照一定的规律和规则存储在计算机中。
数据库的优点是很明显的, 它具有结构化的存储方式, 最小的空间冗余,而且在数据库中处理事务的程序与被处理的事务资料是分开存储的,这种独立性能够更好的保持资料的完整性和程序的可扩展性。
数据结构与算法论文
课 程 学 习 总 结
班级
学号
姓名
考核成绩
一、学习内容总结（按章节进行）
第一章：数据结构和算法
本章主要是对数据、数据类型、数据结构、算法及算法分析等基本概念的掌握，而如何合理地组织数据、高效地处理数据正是扩大计算机领域、提高软件效率的关键，所以对这些概念的理解就显得十分重要。
数据是指描述客观事物的数值、字符、相关符号等所有能够输入到计算机中并能被计算机程序处理的符号的总称，其基本单位是数据元素，而数据类型是一个同类值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。在高级程序语言中定义一种数据类型时，编译程序编译系统就能获得如下信息：（1）、一组性质相同的值的集合；（2）、一个预订的存储体系；（3）、定义在这个值集合上的一组集合。数据结构是指数据元素之间的关系，它包括数据的逻辑结构、存储结构、一组运算集合；数据的逻辑结构（即数据结构）分为线性结构和非线性结构，数据的存储方法有：顺序存储方法、连接存储方法、索引存储方法和散列存储方法。接下来便是关于算法的有关概念，算法是为解决一个特定问题而采取的确定的有限步骤集合，它具有有穷性、确定性、可行性、输入和输出。关于算法的性能分析，分为时间性能分析和空间性能分析，在这里要记得常见的时间复杂度的比较：O（1）< O（log n）< O（n）< O（nlog n）<（n ）< O（n ）< O（n ）< O（2 ）。
数据结构论文
级课程（设计）论文题目阿克曼函数专业班级学号学生姓名指导教师指导教师职称学院名称完成日期：年月日武汉工程大学本科课程设计(论文)目录目录 (I)摘要 (II)前言 (II)第1章绪论 (1)1．1课题背景 (1)1．2课题意义 (1)1．3文献综述 (1)第2章课题的具体分析及程序的实现 (1)2．1 课题分析 (1)2．2 递归算法 (3)2．2．1 递归 (3)2．2．2 递归算法程序的设计 (3)2．2．3 实验结果 (3)2．3 利用栈的非递归算法 (9)2．3．1 栈 (9)2．3．2 主要成员函数的设计 (9)2．3．3利用栈的非递归算法程序的设计 (88)2．3．4实验结果 (99)2．4算法的复杂性分析 (10)2．5存在的问题及改进 (10)第3章总结 (11)致谢 (11)参考文献 (11)附录 (15)武汉工程大学本科课程设计(论文)摘要“数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础，它是计算机学科的核心课程。
用数据结构中的知识、算法、思想解决一些实际问题可使得一些问题变得一目了然，易懂。
本课程设计的目的是通过C++语言平台实现阿克曼函数问题的算法设计，采用递归调用和以栈作为存储的非递归调用的方法解决，使抽象的数学问题程序化，并一目了然，更便于理解。
关键词：数据结构，阿克曼函数，递归，非递归武汉工程大学本科课程设计(论文)前言本文解决了递归和非递归方法实现阿克曼函数的问题，同时在非递归调用时利用了栈作为元素的存储空间。
全文共3章，详细的介绍了对本课题的算法设计过程及类容。
第1章介绍了课题背景和课题的意义。
在本章中，还给出了我们查阅并借用的一些参考文献的主要内容。
第2章主要介绍了课题的分析与算法的设计，对存在的问题作了简要分析并予以改进以及算法的复杂性的分析。
第3章是本次课程设计的总结。
全文的最后是致谢、参考文献和对程序优化处理的源代码。
高金金2011-1-6于武汉工程大学理学院武汉工程大学本科课程设计(论文)第1章 课题背景1．1课题背景阿克曼函数是数学中的经典问题，是非原始递归函数的例子。
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数据结构应用论文题目名称数据结构应用课程名称数据结构（c语言版）学生姓名宋杰伟王兵俞振光王黎明郭凯专业网络工程（2）班数据结构应用摘要数据结构是计算机专业最基础也是最重要的学科之一。
它和程序设计一起未计算科学其他后继课程的学习奠定了基础。
在计算机广泛普及的今天，其应用几乎涵盖了人类社会的所有领域，而且在航空航天、军事、科学计算、信息检索、生产线控制等一些关键领域已经高度依赖计算机系统，而数据结构在其中起着无可替代的应用。
其实生活中也有好多应用数据结构的小事，只要留心观察，它无处不在。
例如：我们的家族图谱，遗传病图谱，公司成员职位一览表都应用到了数据结构中的树；还有我们小的时候玩的丢手绢游戏其实也用到了数据结构中的循环列表，而且在换人时用到了循环列表的插入和删除。
所以说，数据结构与我们的生活息息相关，学习和掌握好数据结构对我们处理日常生活中遇到的问题一定会有很大的帮助。
关键字数据结构，计算机专业，学科，应用,逻辑结构,存储结构,算法优化。
参考文献1、严蔚敏吴伟民数据结构（C语言版）清华大学出版社；2、庄晋林杨彬实用数据结构与算法设计中国水利水电出版社；3、翁惠玉俞勇数据结构：思想与实现；4、百度百科。
正文数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。
个人根据各自的理解的不同而有不同的表述方法：Satartia Sahibah在他的《数据结构、算法与应用》一书中称：“数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。
这些联系可以通过定义相关的函数来给出。
”他将数据对象（data object）定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。
Clifford A.Shaffer在《数据结构与算法分析》一书中的定义是：“数据结构是 ADT（抽象数据类型Abstract Data Type）的物理实现。
” Robert L.Ruse在《数据结构与程序设计》一书中，将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。
其中，抽象层是指抽象数据类型层，它讨论数据的逻辑结构及其运算，数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。
数据结构具体指同一类数据元素中，各元素之间的相互关系，包括三个组成成分，数据的逻辑结构，数据的存储结构和数据运算结构。
一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。
对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示；此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。
在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。
许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。
许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。
有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。
不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。
选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。
这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。
在计算机科学中，数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。
“数据结构”作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始设立的。
1968年美国唐·欧·克努特教授开创了数据结构的最初体系，他所著的《计算机程序设计技巧》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。
“数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。
数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计（特别是非数值性程序设计）的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。
计算机是一门研究用计算机进行信息表示和处理的科学。
这里面涉及到两个问题：信息的表示，信息的处理。
而信息的表示和组织又直接关系到处理信息的程序的效率。
随着计算机的普及，信息量的增加，信息范围的拓宽，使许多系统程序和应用程序的规模很大，结构又相当复杂。
因此，为了编写出一个“好”的程序，必须分析待处理的对象的特征及各对象之间存在的关系，这就是数据结构这门课所要研究的问题。
众所周知，计算机的程序是对信息进行加工处理。
在大多数情况下，这些信息并不是没有组织，信息（数据）之间往往具有重要的结构关系，这就是数据结构的内容。
数据的结构，直接影响算法的选择和效率。
计算机解决一个具体问题时，大致需要经过下列几个步骤：首先要从具体问题中抽象出一个适当的数学模型，然后设计一个解此数学模型的算法（Algorithm），最后编出程序、进行测试、调整直至得到最终解答。
寻求数学模型的实质是分析问题，从中提取操作的对象，并找出这些操作对象之间含有的关系，然后用数学的语言加以描述。
计算机算法与数据的结构密切相关，算法无不依附于具体的数据结构，数据结构直接关系到算法的选择和效率。
运算是由计算机来完成，这就要设计相应的插入、删除和修改的算法。
也就是说，数据结构还需要给出每种结构类型所定义的各种运算的算法。
数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并由计算机程序处理的符号的总称。
数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体考虑。
一个数据元素由若干个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位。
有两类数据元素：一类是不可分割的原子型数据元素，如：整数"5"，字符 "N" 等；另一类是由多个款项构成的数据元素，其中每个款项被称为一个数据项。
例如描述一个学生的信息的数据元素可由下列6个数据项组成。
其中的出生日期又可以由三个数据项："年"、"月"和"日"组成，则称"出生日期"为组合项，而其它不可分割的数据项为原子项。
关键字指的是能识别一个或多个数据元素的数据项。
若能起唯一识别作用，则称之为 "主" 关键字，否则称之为 "次" 关键字。
数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据对象可以是有限的，也可以是无限的。
数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。
在早期，计算机主要用于科学和工程计算，进入八十年代以后，计算机主要用于数据处理。
据有关统计资料表明，现在计算机用于数据处理的时间比例达到80%以上，随着时间的推移和计算机应用的进一步普及，计算机用于数据处理的时间比例必将进一步增大。
“数据结构＋算法＝程序”，这就说明程序设计的实质就是对确定的问题选择一种合适的数据结构，加上设计一种好的算法。
由此可见，数据结构在程序设计中有着十分重要的地位。
数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
因为这其中的“关系”，指的是数据元素之间的逻辑关系，因此数据结构又称为数据的逻辑结构。
而相对于逻辑结构这个比较抽象的概念，我们将数据结构在计算机中的表示又称为数据的存储结构。
建立问题的数学模型，进而设计问题的算法，直至编出程序并进行调试通过，这就是我们解决信息学问题的一般步骤。
我们要建立问题的数学模型，必须首先找出问题中各对象之间的关系，也就是确定所使用的逻辑结构；同时，设计算法和程序实现的过程，必须确定如何实现对各个对象的操作，而操作的方法是决定于数据所采用的存储结构的。
因此，数据逻辑结构和存储结构的好坏，将直接影响到程序的效率。
选择合理的逻辑结构数据的逻辑结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。
数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。
数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。
逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。
数据元素相互之间的关系称为结构。
有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构（网状结构）。
树形结构和图形结构全称为非线性结构。
集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。
线性结构中元素之间存在一对一关系，树形结构中元素之间存在一对多关系，图形结构中元素之间存在多对多关系。
在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。
数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。
它包括数据元素的表示和关系的表示。
数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。
顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。
链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。
由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。
索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。
散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。
线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。
线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。
逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。
在程序设计中，逻辑结构的选用就是要分析题目中的数据元素之间的关系，并根据这些特定关系来选用合适的逻辑结构以实现对问题的数学描述，进一步解决问题。
逻辑结构实际上是用数学的方法来描述问题中所涉及的操作对象及对象之间的关系，将操作对象抽象为数学元素，将对象之间的复杂关系用数学语言描述出来。
根据数据元素之间关系的不同特性，通常有以下四种基本逻辑结构：集合、线性结构、树形结构、图状（网状）结构。
这四种结构中，除了集合中的数据元素之间只有“同属于一个集合”的关系外，其它三种结构数据元素之间分别为“一对一”、“一对多”、“多对多”的关系。
因此，在选择逻辑结构之前，我们应首先把题目中的操作对象和对象之间的关系分析清楚，然后再根据这些关系的特点来合理的选用逻辑结构。