两种，线性关系和非线性关系，其中非线性关系又分为属性关系和图关系。
基本的术语：
数据 数据元素 数据项（项或者字段） 结构（关系）原子类型 结构类型
ADT（抽象数据组织和与之相关联的操作）
ADT 抽象数据的类型名{
数据对象
数据关系
基本操作
}
算法：正确性，确定性，有穷性，输入，输出，要求：正确性，可读，健壮，效率以及存储的效率
1.线性数据结构
线性表的定义：前驱和后继 ，数据元素，记录，数据项，
顺序表：数组，存储结构，每一个元素的位置：di = dl+(i-1)*C
> 多维数组的存储方式
单链表：基本操作，删除节点，添加节点，尾插法（增加一个尾指针），头插法
循环链表：循环的条件在于判断：curr.next() != head
双链表：删除，添加，查找。
查找算法，比较有意思的一点：
Node<E> node(int index) {
// assert isElementIndex(index);
if (index < (size >> 1)) {//前半截从头开始查
Node<E> x = first;
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else {//后半截从尾巴开始查
Node<E> x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
} 链表应用：
链式存储下一元多项式的加法
链式链表按照一定的顺序（每隔几个元素）删除一定的元素
链表
栈和队列
堆栈的基本的操作：堆栈的初始化，判端栈空操作，判断栈满的操作，取顶端的元素，出栈，入栈，
堆栈的应用：数制的转换，表达式的计算和判断，转换问题和递归问题
》》》 表达式判断是否合法的一些思考》》》》》》》》》》》》》》》》》》》
表达式的正确的判断，如果栈中只保存括号的问题，那么我们可以在见到 ) } ] 的时候
直接的pop() 一直到见到相对应的左边的括号，或者返回false。
但是上面的这种讨论的不能够兼容 122()4345, /34,++++(), 5+6++,这种类型，也就是说
运算符号的确定我们应该怎么去判断呢？
抽取表达式的规则：每一个运算符必须全面是数字，后面也必须是数字。这个是针对中序表达式
的说法。
》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》
递归的非递归的实现。
队列的定义和基本的操作
循环存储
置空队列，判队空，判队满，出队，入队，取队首的元素
入队操作：
public void addLast(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
elements[tail] = e;
if ( (tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)
doubleCapacity();
} public boolean add(E e) {
addLast(e);
return true;
} 出队：
public E pollFirst() {
int h = head;
E result = elements[h]; // Element is null if deque empty
if (result == null)
return null;
elements[h] = null; // Must null out slot
head = (h + 1) & (elements.length - 1);
return result;
}
采用的是 & 的操作，感觉比较的有趣啊，不是采用的余数操作。
链表队列：和单聊表差不多，只不多保留了队尾和队头指针。
应有：
合并两个队列
模拟客户服务系统
数据和广义表
一维数组（向量）,多维数组
一维数组的存储：loc(ai) = loc(a1)+(i-1)*c
多维数组存储分为行优先存储和列优先存储。
矩阵的压缩存储：针对的是对称据陈，稀疏矩阵，三角矩阵
广义表
树，二叉树
节点的度，树的度，叶子，终端节点，父节点，子节点，兄弟节点
总结点数：所有的儿子节点+根节点
总结点数：所有（有度）的节点的总和满二叉树，完全二叉树
因此：某一个节点如果没有左节点，那么它一定没有右节点，即它必然是叶子节点。
线索二叉树
线索二叉树的数据结构：lchild | ltag | data | rtag | rchild
ltag =0;//lchild指向节点的左节点
ltag=1;//lchild指向节点的前驱节点的左线索
rtag =0;//rchild指向节点的右节点
rtag=1;//rchild指向节点的前驱节点的右线索
前序 的线索二叉树，中序的线索二叉树，后续的线索二叉树。
线索二叉树的运算：
看到这章的内容，就想起来自己的那次安全公司的面试经历，关于树或者字符串匹配算法的，自己不能够清晰的讲出来具体的算法的过程，印象中当时可是复习了很多遍的，具体的原因就在于自己没有亲手的写代码，别说是在白纸上面书写，就是在工具中也没有写，这个是比较大的弊端。
哈弗曼树，最优二叉树（哈弗曼树的构建）
非线性数据-图
G=（V，E） 顶点和边，有向图，无向图，子图，完全图，邻节点，相关边，度，入度，出度，路径，回路，权，带权图
图的存储：邻接矩阵
邻接图，邻接表和邻接图的转换。
遍历算法：深度优先算法和广度优先算法
最小生成树和最短路径