在数据结构中有哪些存储结构

数据结构中常见的存储结构包括：

1. 数组（Array）：一种连续存储数据的结构，可以通过索引快速访问元素。

2. 链表（Linked List）：一种通过指针将节点连接起来的数据结构，插入和删除操作效率较高，但访问需要遍历。

3. 栈（Stack）：一种具有后进先出（LIFO）特性的数据结构，只允许在表的一端进行插入和删除操作。

4. 队列（Queue）：一种具有先进先出（FIFO）特性的数据结构，允许在表的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。

5. 树（Tree）：一种非线性结构，由节点和边组成，常见的有二叉树、红黑树等。

6. 图（Graph）：由节点和边组成的网络结构，可以表示各种实际问题。

7. 堆（Heap）：一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列等应用。

8. 散列表（Hash Table）：根据关键字直接访问数据的数据结构，通过哈希函数将关键字映射到存储位置。

9. 哈希链表（Hash Linked List）：将散列函数和链表相结合的存储结构，解决哈希冲突问题。

10. 文件（File）：数据在磁盘上的存储结构，常用于大规模数据的持久化存储。

这些存储结构各自适用于不同的场景和问题，选择合适的存储结构可以提高数据的操作效率和性能。

相关问题

数据结构串有哪些存储结构

数据结构中，串可以采用以下三种存储结构：
1. 顺序存储结构：串的定长顺序存储结构，采用固定长度的顺序存储结构来存储字符串，因此限定了其底层实现只能使用静态数组。
2. 链式存储结构：采用链表来存储字符串，每个节点存储一个字符，节点之间通过指针相连。
3. 索引存储结构：采用两个数组来存储字符串，一个数组存储字符串中的字符，另一个数组存储每个子串在第一个数组中的起始位置。

r语言中存储数据对象的数据结构有哪些

在 R 语言中，存储数据对象的数据结构有以下几种：

1. 向量（Vector）：包括逻辑型（logical）、整型（integer）、实数型（numeric）、复数型（complex）和字符型（character）向量。

2. 矩阵（Matrix）：是一个二维的数组，其中每个元素都具有相同的数据类型。

3. 数组（Array）：是一个多维的矩阵，其中每个元素都具有相同的数据类型。

4. 列表（List）：可以包含不同类型的元素，例如向量、矩阵、数组、数据框等。

5. 数据框（Data Frame）：也是一个二维的数组，其中每列可以有不同的数据类型，类似于数据表格。

6. 因子（Factor）：用于存储分类变量，例如性别、学历、职业等。

7. 布尔型（Boolean）：表示逻辑值，只有 TRUE 和 FALSE 两种取值。