大数据结构的基本概念
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据目录一、大数据概念 (1)二、大数据分析 (2)三、大数据技术 (3)四、大数据特点 (4)五、大数据处理 (4)六、大数据应用与案例分析 (6)一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
什么是大数据,大数据的的基本特征是什么
什么是大数据,大数据的的基本特征是什么大数据是指由传统的数据管理和处理工具无法很好处理的数据集合。
它通常被描述为具有三个“V”特征，即大容量（Volume）、高速度（Velocity）和多样化（Variety）。
下面将详细介绍大数据的基本特征。
大数据的第一个基本特征是大容量（Volume）。
大数据集的容量通常是以十亿、万亿甚至更多的数据量级来衡量的。
传统的数据库系统无法有效地存储和处理如此庞大的数据集，因此需要借助分布式存储和并行处理的技术来应对大数据的容量挑战。
大数据的第二个基本特征是高速度（Velocity）。
随着科技的发展和互联网的普及，数据的产生速度越来越快。
大数据集不仅包括静态的历史数据，还包括实时生成的数据，如传感器数据、社交媒体数据等。
为了能够及时地对这些快速生成的数据做出响应，大数据处理系统需要具备高速的处理能力。
大数据的第三个基本特征是多样化（Variety）。
传统数据处理主要针对结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。
然而，现今产生的数据种类越来越多样化，包括文本、图像、音频、视频、地理位置数据等非结构化数据。
这些非结构化数据的特点是信息量大，格式各异，传统的数据处理方法很难有效提取其中的有用信息。
因此，大数据处理系统需要具备处理多种数据类型的能力，包括对非结构化数据的处理和分析。
除了这三个基本特征，大数据还具有其他一些重要特征。
首先是价值密度（Value）。
大数据中包含着巨大的商业价值，通过对大数据的分析和挖掘，可以帮助企业做出更准确的业务决策，提高运营效率，增加盈利。
其次是真实性（Veracity）。
大数据来源广泛，包括社交媒体数据、传感器数据等，其真实性和准确性需要得到保证，才能确保分析结果的可靠性和可信度。
再次是可变性（Variability）。
大数据的特点是数据量大、速度快且多样化，这些特点导致大数据集的性质可能会发生变化。
因此，大数据处理系统需要具备自适应的能力，能够应对数据变化带来的挑战。
大数据概念及应用
大数据概念及应用一、概念介绍大数据是指规模庞大、种类繁多且难以通过传统数据处理方式进行管理和处理的数据集合。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、处理速度快、数据种类多样以及数据价值密度低。
二、大数据的特点1. 数据量大：大数据的特点之一是数据量庞大，通常以TB、PB、EB甚至更大的单位来衡量。
这些数据来自于各种来源，包括社交媒体、互联网、传感器等。
2. 处理速度快：大数据的处理速度要求非常高，需要在有限的时间内对大量的数据进行分析和处理。
传统的数据处理方式已经无法满足这一需求，因此需要借助新的技术和工具来处理大数据。
3. 数据种类多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据。
结构化数据是指可以通过表格或数据库进行存储和管理的数据，如数字、文本等；非结构化数据是指无法通过传统方式进行存储和管理的数据，如音频、视频、图像等；半结构化数据是指介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，如XML、JSON等。
4. 数据价值密度低：大数据中的数据价值密度通常较低，即其中包含的有价值信息只占总数据量的一小部分。
因此，在处理大数据时需要进行数据清洗和筛选，提取出有价值的信息。
三、大数据的应用1. 商业智能：大数据可以帮助企业进行商业智能分析，通过对大数据的挖掘和分析，可以发现潜在的商业机会和趋势，提供决策支持。
2. 金融风控：大数据可以用于金融风控领域，通过对大量的金融数据进行分析，可以预测风险，提高金融机构的风险管理能力。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用非常广泛，可以帮助医疗机构进行疾病预测、个性化治疗等方面的工作。
4. 城市管理：大数据可以用于城市管理，通过对城市中的各种数据进行分析，可以提高城市的管理效率，改善城市居民的生活质量。
5. 交通运输：大数据可以用于交通运输领域，通过对交通数据进行分析，可以优化交通路线，提高交通效率，减少交通拥堵。
6. 电子商务：大数据在电子商务领域的应用也非常广泛，可以通过对用户数据进行分析，提供个性化的推荐服务，提高用户的购物体验。
HDF数据使用指南
HDF数据使用指南HDF（Hierarchical Data Format）是一种用于存储和管理大规模科学和工程数据的格式。
它具有高效、灵活和可扩展的特点，可以存储多种类型的数据和元数据，并以树状结构组织数据，使得数据的访问和读取更加方便和快速。
本文将介绍HDF数据的基本概念、使用方法和应用场景。
一、HDF数据的基本概念和结构1. 数据集（Dataset）：HDF数据由一个或多个数据集组成，每个数据集包含一组相关的数据和相应的元数据。
数据集可以是一维数组、多维数组或表格形式的数据。
2. 元数据（Metadata）：元数据是描述数据集的数据，包括数据集的名称、维度、类型、单位等信息。
元数据可以帮助用户理解和使用数据集。
3. 文件（File）：HDF数据存储在一个以.h5或.hdf为后缀的文件中，可以包含多个数据集和其他附加信息。
4. 组（Group）：组是一种将数据集组织成树状结构的方式。
一个HDF文件可以包含多个组，每个组可以包含数据集和其他组，使得数据集的组织更加灵活和清晰。
二、HDF数据的创建和读取1. 创建HDF数据：可以使用HDF库提供的API或各种科学计算软件（如MATLAB、Python等）来创建HDF数据。
首先需要创建一个HDF文件，然后定义数据集的名称、维度和类型，并将数据写入数据集中。
2.读取HDF数据：可以使用HDF库提供的API或科学计算软件来读取HDF数据。
首先需要打开HDF文件，然后选择要读取的数据集，读取数据集的名称、维度、类型和数据值。
三、HDF数据的应用场景1.大规模科学计算：HDF数据可以存储大规模科学计算产生的数据，如气象数据、地震数据、天文数据等。
由于HDF数据的高效和可扩展性，可以快速存储和读取大量数据，支持复杂的数据分析和可视化。
2.跨平台数据交换：HDF数据可以在不同的平台和操作系统之间进行交换和共享，保证数据的兼容性和一致性。
不同用户可以使用不同的科学计算软件来读写HDF数据，减少了数据转换和处理的复杂性。
大数据结构的基本概念
实用标准文档文案大全第1章数据结构基础结构之美无处不在：说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。
可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。
一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。
一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。
还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。
试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？本章知识要点：数据结构的基本概念数据类型和抽象数据类型算法和算法分析1.1 数据结构的基本概念计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。
数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。
无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。
因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。
计算机在发展的初期，其应用范围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。
随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。
与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。
这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。
例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。
此外，语言编译过程中所使用的栈、符号表和语法树，操作系统中用到的队列、磁盘目录树等，都是有结构的数据。
数据结构所研究的就是这些有结构的数据，因此，数据结构知识无论是对研制系统软件还是对开发应用软件来说，都非常重要，是学习软件知识和提高软件设计水平的重要基础。
大数据的概念
大数据的概念概述：大数据是指规模庞大、复杂多样且难以处理的数据集合。
它具有三个主要特征：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
大数据的出现源于互联网的快速发展和信息技术的进步，它对各行业的发展和决策产生了深远的影响。
本文将详细介绍大数据的概念、特点、应用领域及挑战。
概念：大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
它包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据的特点主要体现在“3V”方面，即数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）和数据处理速度快（Velocity）。
特点：1. 数据量大：大数据的特征之一是数据量庞大。
随着互联网的普及和数字化程度的提高，海量的数据被不断产生和积累。
这些数据来自各个领域，包括社交媒体、传感器、交易记录等。
数据量的增加给数据的存储、处理和分析带来了巨大的挑战。
2. 数据类型多样：大数据不仅包含结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
结构化数据是指可以用表格和关系模型表示的数据，如关系型数据库中的数据。
半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系模型的数据，如XML文件。
非结构化数据是指没有固定结构的数据，如文本、音频、视频等。
大数据的多样性使得数据的处理和分析更加复杂。
3. 数据处理速度快：大数据的产生速度非常快。
在互联网时代，数据的生成和传输速度极快，如社交媒体上的实时数据、传感器数据等。
对这些数据进行及时的处理和分析对于实时决策和业务发展至关重要。
应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 商业和市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和喜好，制定更加精准的营销策略。
例如，根据用户的购买历史和行为数据，电商平台可以向用户推荐个性化的商品。
2. 金融和风险管理：大数据可以帮助金融机构进行风险评估和预测。
(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他
大数据时代的数据概念分析及其他一、概念："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度概念:大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
研究机构Gartner概念："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
大数据结构概念名词解释大全
数据：是对客观事物的符号表示。
数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。
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。
数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。
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。
根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。
线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。
树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。
图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。
>逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。
（算法设计）物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。
（算法实现）存储结构分为：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。
链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。
算法：对特定问题求解步骤的一种描述。
算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。
算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。
衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。
算法执行时间的增长率和f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n))，称T (n) 为算法的(渐近)时间复杂度￥算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。
栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。
入栈：插入元素的操作；出栈：删除栈顶元素的操作。
队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。
允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。
串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目；空串：零个字符的串；子串：；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。
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实用标准文档文案大全第1章数据结构基础结构之美无处不在：说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。
可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。
一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。
一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。
还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。
试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？本章知识要点：数据结构的基本概念数据类型和抽象数据类型算法和算法分析1.1 数据结构的基本概念计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。
数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。
无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。
因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。
计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。
随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。
与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。
这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。
例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。
此外，语言编译过程中所使用的栈、符号表和语法树，操作系统中用到的队列、磁盘目录树等，都是有结构的数据。
数据结构所研究的就是这些有结构的数据，因此，数据结构知识无论是对研制系统软件还是对开发应用软件来说，都非常重要，是学习软件知识和提高软件设计水平的重要基础。
21.1.1 数据结构的研究容在计算机发展的初期，人们使用计算机的目的主要是处理数值计算问题。
当使用计算机来解决一个具体问题时，一般需要经过如下几个步骤：首先要从该具体问题中抽象出一个适当的数学模型，然后设计或选择一个求解此数学模型的算法，最后编出程序进行调试、测试，得到最终的解答。
例如，用计算机进行全球天气预报时，可以通过求解一组球面坐标系下的二阶椭圆偏微分方程来实现。
随着计算机应用领域的扩大和软、硬件的发展，非数值计算问题变得越来越重要。
据统计，目前非数值计算问题的处理占用了90%以上的机器时间。
这类问题涉及的数据结构更为复杂，数据元素之间的相互关系一般无法用数学方程式来描述。
因此，解决这类问题的关键不再是数学分析和计算方法，而是要设计出合适的数据结构。
数据结构主要研究非数值计算问题，下面通过具体实例加以说明。
例1-1 学生信息检索系统。
当系统需要查找某个学生的有关情况，或需要查询某个专业或年级的学生的有关情况时，只要建立了相关的数据结构，按照某种算法编写了相关程序，就可以实现计算机自动检索。
为此，可以在学生信息检索系统中建立一按学号顺序排列的学生信息表和若干分别按、专业和年级顺序排列的索引表，如表1-1～表1-4所示。
由这4表构成的文件便是学生信息检索系统的数学模型。
表1-1 学生基本信息表学号姓名性别专业年级2011010001 崔志永男计算机科学与技术2011级2011030005 淑芳女软件工程2011级2012040010 陆丽女数学与应用数学2012级2012030012 志强男软件工程2012级2012010012 淑芳女计算机科学与技术2012级2013040001 王宝国男数学与应用数学2013级2013010001 石国利男计算机科学与技术2013级2013030001 文茜女软件工程2013级表1-2 索引表姓名索引号姓名索引号姓名索引号崔志永 1 志强 4 石国利7淑芳2，5 王宝国 6 文茜8陆丽 33表1-3 专业索引表专业索引号计算机科学与技术1，5，7软件工程2，4，8数学与应用数学3，6表1-4 年级检索表年级索引号年级索引号2011级1，2 2013级6，7，82012级3，4，5诸如此类的还有查询问题、考试成绩查询问题和企业进销存管理系统等。
在这类文档管理系统的数学模型中，计算机处理的对象之间通常存在着一种简单的线性关系，因此，这类数学模型可称为线性的数据结构。
例1-2 计算机系统组成结构，如图1-1所示。
计算机系统硬件系统软件系统系统软件应用软件CPU存储器输入/输出设备外设图1-1 计算机系统组成结构图计算机系统由硬件系统和软件系统组成，硬件系统由CPU、存储器、输入/输出设备和外设组成，软件系统由系统软件和应用软件组成。
如果把它们视为数据元素，则这些元素之间呈现的是一种层次关系，从上到下按层进行展开，可形成一棵倒立的“树”，最上层是“树根”，依层向下射出“结点”和“树叶”。
同样是树结构的还有某个单位的组织机构、国家行政区域规划、书籍目录等。
在这类问题中，计算机处理的对象是树结构，元素之间是一对多的层次关系，这类数学模型被称为树的数据结构。
例1-3 最短路径问题。
从城市A到城市B有多条线路可达，但每条线路的交通成本不同，那么，应怎样选择一条线路，使得从城市A出发到达城市B所花费的费用最低呢？可以将这类问题抽象为图的最短路径问题。
如图1-2所示，图中的顶点代表城市，有向边代表两个城市之间的通路，边上的权值代表两个城市之间的交通费。
求解A到B的最低费用，就45是要在有向图从A 点到B 点的多条路径中，寻找到一条各边权值之和最小的路径，即求该图的最短路径。
同样是图结构的还有网络工程图、教学计划编排问题和比赛编排问题等。
在这类问题中，元素之间是多对多的网状关系，这类数学模型被称为图的数据结构。
由以上3个例子可见，描述这类非数值计算问题的数学模型不再是数学方程，而是诸如表、树、图之类的数据结构。
因此，可以说“数据结构”课程主要是在研究非数值计算的程序设计问题中所出现的计算机操作对象以及它们之间的关系和操作的学科。
1968年，“数据结构”第一次在美国被确定为一门独立的课程。
同年，著名的美国计算机科学家D.E.Knuth 教授编著了《计算机程序设计技巧》的第一卷《基本算法》，这是第一本系统地阐述数据的逻辑结构以及运算的著作。
20世纪60年代末到70年代初，出现了大型程序，程序与数据相对独立，结构化程序设计成为程序设计方法学的主要容，人们越来越感到数据结构的重要，认为程序设计的实质就是为所处理的问题选择一种好的数据结构，并加之一种好的算法。
数据结构在计算机科学中是一门综合性较强的专业基础课，是操作系统、数据库、人工智能等课程的基础。
同时，数据结构技术也广泛地应用于信息科学、系统工程、应用数学以及各种工程技术领域。
数据结构涉及的知识面十分广，可以认为它是介于数学、计算机硬件和软件之间的一门核心课程。
数据结构与其他课程间的关系如图1-3所示。
A BE D C 10040202020060120 硬 件 软 件 （计算机系统设计） （计算机程序设计）存储设备 数据类型 数据结构 数据表示 数据存取 机器组织 编码原理 算子关系 数据运算 数 学 代数关系图1-2 最短路径问题 图1-3 数据结构与其他课程的关系学习数据结构的目的是为了了解计算机处理对象的特性，将实际问题中所涉及的处理对象在计算机中表示出来，并对它们进行处理。
对于计算机专业的学生，不学习数据结构，几乎无法继续前行，因为几乎所有的程序和软件都要用到某种或某些数据结构。
例如，在面向对象程序设计中，一个对象在严格意义上来说就是一个数据结构，而哪个程序不使用对象呢？可以这样说，不懂数据结构，就编不出什么像样的程序和软件。
此外，数据结构在软件工程和计算机学科的其他领域也发挥着非常重要甚至是极为关键的作用。
例如，对大型数据库的管理、为互联网提供索引服务、云计算和云存储等都需要广泛使用数据结构。
在软件工程领域，数据结构被单独提取出来，作为软件设计与实现过程的一个阶段。
1.1.2 基本概念和术语在系统地学习数据结构知识之前，先来学习一下数据、数据元素、数据项等基本概念和术语的确切含义。
数据（Data）是信息的载体，能够被计算机识别、存储和加工处理。
它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。
计算机科学中，数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。
数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像和语音等。
数据元素（Data Element）是数据的基本单位。
在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点和记录等。
例如，学生信息检索系统里学生信息表中的一个记录、计算机系统组成结构中状态树的一个状态以及最短路径问题中的一个顶点等，都被称为一个数据元素。
有时，一个数据元素可由若干个数据项组成。
例如，学生信息检索系统中学生信息表的每一个数据元素都是一个学生记录，它包括学生的学号、、性别、专业和年级数据项。
这些数据项可以分为两种：一种叫做初等数据项，如学生的性别、年级等，这些数据项是数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合数据项，如学生的成绩，它可以再划分为由多门不同课程成绩组成的更小项。
数据项（Data Item）是组成数据元素的有独立含义且不可分割的最小单位，如表1-1中的学号、和年级等都是数据项。
数据项有名和值之分，数据项名是一个数据项的标识，用变量定义，而数据项值是它的一个可能取值。
例如，表1-1中的2011010001是数据项“学号”的一个取值。
数据项具有一定的类型，依数据项的取值类型而定。
数据对象（Data Object）是相同性质的数据元素的集合，是数据集合的一个子集。
在某个具体问题中，数据元素具有相同的性质（但元素值不一定相等），属于同一个数据对象，数据元素是数据元素类的一个实例。
例如，在最短路径问题中，所有的顶点都是一个数据元素类，顶点A和顶点B各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A和B。
数据结构（Data Structure）是指互相之间存在着一种或多种特定关系的数据元素的集合。
在计算机中，数据元素不是孤立的，它们之间存在着这样或那样的关系，这种数据元素之间的关系称为结构。
一个数据结构包含两个要素：一个是数据元素的集合；另一个67是关系的集合。
在形式上，数据结构通常可以采用一个二元组来表示。
数据结构的形式定义为一个二元组：Data_Structure =(D ,R )其中，D 是数据元素的有限集，R 是D 上关系的有限集。