请在列举不同数据类型的基础上，描述不同的数据结构以及其之间的差异对比。通过对比不同结构对应的算法时间复杂差异，描述不同数据结构的应用场景。

不同的数据类型可以包括整数、浮点数、字符、布尔值等。而不同的结构则是根据数据的组织方式和访问方式来分类的。

1. 数组(Array): 数组是一种线性数据结构，其中相同类型的元素按照连续的内存地址存储。它的特点是通过索引快速访问元素，但插入和删除元素的操作比较耗时。常见的数组算法时间复杂度：访问 O(1)，插入/删除 O(n)。

2. 链表(Linked List): 链表是一种动态数据结构，其中每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的插入和删除操作效率高，但访问元素需要遍历整个链表，效率较低。常见的链表算法时间复杂度：访问 O(n)，插入/删除 O(1)。

3. 栈(Stack): 栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。栈常用于函数调用、表达式求值等场景，使用栈可以实现递归算法的非递归实现。常见的栈算法时间复杂度：访问/插入/删除 O(1)。

4. 队列(Queue): 队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，可以在一端插入，在另一端删除。队列常用于任务调度、消息传递等场景。常见的队列算法时间复杂度：访问/插入/删除 O(1)。

5. 树(Tree): 树是一种分层的数据结构，由节点和边组成。树的特点是可以快速搜索、插入和删除，并且常用于构建高效的搜索和排序算法。常见的树算法时间复杂度：访问/插入/删除 O(log n)。

6. 图(Graph): 图是一种网络结构，由节点和边组成。图可以表示各种复杂关系，并且常用于网络分析、推荐系统等场景。图的算法复杂度取决于具体问题和算法。

根据不同的数据结构特点和算法时间复杂度，可以选择合适的数据结构应用于不同的场景。例如，如果需要频繁在中间位置插入和删除元素，链表会比数组更高效；如果需要快速查找和排序，树或图可能更合适。总之，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。