在数据结构中，从逻辑结构上可以把数据结构分成

在数据结构中，从逻辑结构上可以把数据结构分为两大类：

1. **集合型数据结构**：这类数据结构强调的是元素的无序性和唯一性，主要用于表示一组不关心顺序的数据。常见的集合型数据结构有数组、哈希表（散列表）、集合（Set）、映射（Map）等。它们的特点是可以快速插入、删除和查询元素，但通常不支持对元素的连续访问。

2. **线性型数据结构**：又称为序列或一维数据结构，数据项之间存在一对一的关系，按照一定的顺序排列。主要有线性表（如数组、动态数组、队列、栈）和链表等形式。线性结构支持在两端进行添加或删除操作，并可通过索引来访问任意位置的元素。

3. **树形数据结构**：由根节点及其若干子节点构成，每个子节点又有自己的子节点，类似于自然界中的树状结构。典型的数据结构有二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）、堆、图等，常用于组织层次化的数据。

4. **图数据结构**：由顶点（Node）和边（Edge）组成，表示实体之间的关系。可以是无向图、有向图、加权图等。图结构广泛应用于网络分析、社交关系等领域。

5. **特殊数据结构**：还有一些特定用途的数据结构，比如优先队列（堆）、斐波那契堆等。

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在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成

线性结构和非线性结构两类。线性结构包括线性表、栈、队列和串，非线性结构包括树和图。线性结构的特点是数据元素之间存在一对一的线性关系，非线性结构的特点是数据元素之间存在一对多或多对多的非线性关系。在实际应用中，不同的数据结构可以根据具体的需求进行选择和应用。