分为线性结构和非线性结构
线性结构包括常见的数组、链表、栈、队列、哈希表(散列表)等，
非线性结构包括树、图等。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ZVwIUN-xf9FuxOFXW8H3Nw
1，数组
适合读操作多，写操作少的场景，因为根据下标来查找元素，而插入和删除元素都得将后面的大量元素被迫移动，效率低下。
创见数组时长度固定，添加元素时要扩容。
data|next
2，链表
单向链表
双向链表
长度不是固定，可随意插入新元素。
prev|data|next
链表和数组对比
3，跳表
4，栈 stack
装乒乓球，栈底bottm，栈头top，先入后出FILO，入栈push，出栈pop
栈是一种比较简单的数据结构，常用一句话描述其特性，后进先出。栈本身是一个线性表，但是在这个表中只有一个口子允许数据的进出。这种模式可以参考腔肠动物…即进食和排泄都用一个口…
栈的常用操作包括入栈push和出栈pop，对应于数据的压入和压出。还有访问栈顶数据、判断栈是否为空和判断栈的大小等。由于栈后进先出的特性，常可以作为数据操作的临时容器，对数据的顺序进行调控，与其它数据结构相结合可获得许多灵活的处理。
5，队列queue
先入先出FIFO，队头front，队尾rear，入列enqueue，出列dequeue
双端序列，优先序列
队列是栈的兄弟结构，与栈的后进先出相对应，队列是一种先进先出的数据结构。顾名思义，队列的数据存储是如同排队一般，先存入的数据先被压出。常与栈一同配合，可发挥最大的实力。
6，树
树作为一种树状的数据结构，其数据节点之间的关系也如大树一样，将有限个节点根据不同层次关系进行排列，从而形成数据与数据之间的父子关系。常见的数的表示形式更接近“倒挂的树”，因为它将根朝上，叶朝下。
树的数据存储在结点中，每个结点有零个或者多个子结点。没有父结点的结点在最顶端，成为根节点；没有非根结点有且只有一个父节点；每个非根节点又可以分为多个不相交的子树。
这意味着树是具备层次关系的，父子关系清晰，家庭血缘关系明朗；这也是树与图之间最主要的区别。
别看树好像很高级，其实可看作是链表的高配版。树的实现就是对链表的指针域进行了扩充，增加了多个地址指向子结点。同时将“链表”竖起来，从而凸显了结点之间的层次关系，更便于分析和理解。
树可以衍生出许多的结构，若将指针域设置为双指针，那么即可形成最常见的二叉树，即每个结点最多有两个子树的树结构。二叉树根据结点的排列和数量还可进一度划分为完全二叉树、满二叉树、平衡二叉树、红黑树等。
完全二叉树：除了最后一层结点，其它层的结点数都达到了最大值；同时最后一层的结点都是按照从左到右依次排布。
满二叉树：除了最后一层，其它层的结点都有两个子结点。
平衡二叉树
平衡二叉树又被称为AVL树，它是一棵二叉排序树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
-
二叉排序树：是一棵空树，或者：若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；它的左、右子树也分别为二叉排序树。
-
树的高度：结点层次的最大值
-
平衡因子：左子树高度 - 右子树高度
二叉排序树意味着二叉树中的数据是排好序的，顺序为左结点<根节点<右结点，这表明二叉排序树的中序遍历结果是有序的。（还不懂二叉树四种遍历方式[前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历]的同学赶紧补习！）
未完。。参照文首链接原文查看。。。。