数组
数组是可以在内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。
优点：
- 按照索引查询元素速度快；
- 按照索引遍历数组方便。
缺点：
数组的大小固定后就无法扩容了；
数组只能存储一种类型的数据；
添加，删除的操作慢，因为要移动其他的元素。
适用场景：
频繁查询，对存储空间要求不大，很少增加和删除的情况。
栈
栈是一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。 栈的特点是：先进后出，或者说是后进先出，从栈顶放入元素的操作叫入栈，取出元素叫出栈。
适用场景：
栈的结构就像一个集装箱，越先放进去的东西越晚才能拿出来，所以，栈常应用于实现递归功能方面的场景，例如斐波那契数列。
队列
队列与栈一样，也是一种线性表，不同的是，队列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先进先出。从一端放入元素的操作称为入队，取出元素为出队。
适用场景：
因为队列先进先出的特点，在多线程阻塞队列管理中非常适用。
链表
链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，每个元素包含两个结点，一个是存储元素的数据域 (内存空间)，另一个是指向下一个结点地址的指针域。根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等。
优点：
- 链表是很常用的一种数据结构，不需要初始化容量，可以任意加减元素；
- 添加或者删除元素时只需要改变结点的指针域指向地址即可，所以添加，删除很快。
缺点：
- 因为含有大量的指针域，占用空间较大；
- 查找元素需要遍历链表来查找，非常耗时。
适用场景：
数据量较小，需要频繁增加，删除操作的场景。
树
是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
特点：
每个节点有零个或多个子节点；
没有父节点的节点称为根节点；
每一个非根节点有且只有一个父节点；
除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。
二叉树是树的特殊一种，具有如下特点：
每个结点最多有两颗子树，结点的度最大为2。
左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒。
即使某结点只有一个子树，也要区分左右子树。
优点：
既有链表的好处，也有数组的好处，是两者的优化方案，在处理大批量的动态数据方面非常有用。
散列表
散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素。
记录的存储位置=f(key)
这里的对应关系 f 成为散列函数，又称为哈希 (hash函数)，而散列表就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字，然后将该数字对数组长度进行取余，取余结果当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里，这种存储空间可以充分利用数组的查找优势来查找元素，所以查找的速度很快。
堆
堆是一种比较特殊的数据结构，可以被看做一棵树的数组对象。
- 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；
- 堆总是一棵完全二叉树。
将根节点最大的堆叫最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。
因为堆有序的特点，一般用来做数组中的排序，称为堆排序。
图
图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。
根据图的边是否有方向，可分为有向图和无向图。根据图的边是否有权重，可分为带权图和无权图。当然，也可以把两个维度结合起来描述，比如有向带权图，无向无权图等等。