数据结构是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。
一、数据的逻辑结构
系统的逻辑结构是从思想的角度上对系统分类，把系统分成若干个逻辑单元，不同逻辑单元分别实现自己的功能。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，逻辑结构包含两个元素：数据元素的集合与关系的集合。
在形式上，数据的逻辑结构通常可以采用一个二元组来表示：
Data_Structure = (D,R)
D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集，R是D上关系的有限集。通常分为四类：集合，线性结构，树形结构和图形结构
1、集合：集合结构的集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系，组织形式松散。
2、线性结构：数据结构中线性结构指的是数据元素之间存在着“一对一”的线性关系的数据结构。
3、树状结构：树状结构是一个或多个节点的有限集合。
4、网状（图形）结构：网络结构是指通信系统的整体设计，它为网络硬件、软件、协议、存取控制和拓扑提供标准。
二、数据的的存储结构
数据的存储结构最常用的是顺序存储和链式存储的方法
顺序存储方法：
把逻辑上相邻的元素存储在物理位置相邻的存储单元中，节点间逻辑关系有存储单元的邻接关系来体现，通常借助数组实现。
链式存储方法：
对逻辑上相邻的元素不要求其物理位置相邻，元素间的逻辑关系通过附设的指针字段来表示，通常借助指针实现
除了顺序存储方法和链式存储方法，为了查找方便还采用索引存储方法和散列存储方法
索引存储方法：
在存储结点信息的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每一项包含关键字和地址，关键字是能够唯一标识一个数据元素的数据项，地址指出数据元素所在的存储位置。索引存储主要是针对数据内容的存储，不强调关系的存储，主要面对查找操作。
散列存储方法:
以数据元素的关键字的值为自变量，通过某个函数（散列函数）计算出该元素的存储位置。散列存储也是针对数据内容的存储方式。
三、数据的运算
运算是对数据的处理。运算与逻辑结构紧密相连，每个逻辑结构都有一个运算的集合。可分为两种类型：引用型运算和加工型运算
引用型运算
不改变数据结构中原有的数据元素的状态，只根据需要读取某些信息。
加工型运算
这类运算的结果会改变数据结构中原有数据的状态，如数据元素的内容、个数等。
数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的，但运算的具体实现是在数据的存储结构上进行的。在数据的逻辑结构和存储结构给定之后，如果定义的运算集及运算的性质不同，也会导致完全不同的数据结构，例如线性表、栈和队列等。