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資料結構
資料結構是在電腦記憶體中儲存、存取與修改資料的有組織格式，結構的選擇直接影響對其進行操作的演算法的效率與正確性。
概觀
基礎資料結構包括陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積和圖，每種都適用於不同的存取與修改模式。樹結構尤其衍生出豐富的變體家族——二元搜尋樹、AVL樹和紅黑樹等平衡樹、資料庫中使用的B樹——各自解決特定的效能約束問題。雜湊表實現了平均常數時間的鍵值查找，已成為現代軟體的核心元件，包括編譯器符號表和資料庫索引。透過漸近複雜度（Big O表示法）正式化的資料結構分析，為時間與空間需求提供了精確的界限，將此領域與組合數學和離散數學相連結。優先佇列與堆積結構對包括Dijkstra最短路徑演算法在內的圖演算法至關重要，說明資料結構的選擇如何直接推動演算法的發展。二十世紀後期持久性與不可變資料結構的發展，影響了函數式程式語言並推進了資料庫設計。
為什麼重要
資料結構是所有軟體工程的關鍵基礎，直接決定作業系統、資料庫引擎、編譯器和網路軟體的效能上限。高效雜湊與平衡樹結構的發現是重大突破，從1960年代起徹底改變了實際運算。布隆過濾器和跳躍串列等概率資料結構在後幾十年中發展起來，在精確結構不切實際的規模下實現近似計算。隨著處理器速度與記憶體延遲之間的差距持續影響工程硬體設計，對快取無感知和外部記憶體資料結構的研究變得日益重要。