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对于计算机行业，说到数据处理，就不得不提到数据结构，它也是对软件开发和考研都有非常非常重要作用的一门课程。
那么什么是数据结构？在这个问题之前，我们先来研究另外一个问题：计算机的作用是什么？
可以这样简单的总结为：计算机的作用就是通过各种各样的程序，处理形式多样的数据。
这里有两个关键字，一个是数据，一个是处理。
所以我们可以进一步思考：我们要处理的数据又有哪些具体的形式？对于某种形式的数据可以进行怎样的处理？
假如，我们想要开发一个图书馆的图书管理系统。联想我们提及的关键字，一个是数据，一个是处理。显然，我们需要面对的数据就是图书馆中各种各样的图书信息，而这些藏书的信息可以被总结归纳为一张表格。
而我们拿到这样一张表格，面对浩如烟海的藏书信息，我们能够进行什么处理？
对于一个图书管理系统，我们所期待的数据处理，主要包括：输入、输出、查询、排序……
具体到某一种操作，比如说顺序查找、折半查找、索引查找等等，这些处理如何实现呢？或者说：这些操作的算法如何呢？
考虑好要处理的数据，考虑好操作的实现方式，再结合语言基础，把中文表述翻译成C语言，其实就是我们写程序的过程。
从某种角度上看来，程序就是算法加数据结构。
再比如，开发一个学生信息管理系统。处理的数据就变成了学生对应的信息，但是对这些数据想要进行的操作还是换汤不换药，无非就是增删改查操作。从本质上讲，这个系统和图书管理其实就是一回事。
从这两个简单的例子里面，应该可以明显地察觉到：我们所做的第一件事情，其实就是把实际问题抽象为数据模型。
只不过这种数学模型不是方程组，不是微分方程，而是一张表格，里面填满了我们关心的数据指标，或者是一张图，各个元素之间有某种指向，可以研究指向的规律。
经研究发现，从外表上形式千差万别的数据，如果按照数据间的邻接关系来划分，所有的数据一定可以归为四种结构之一：
(1)线性结构这是一组数据的集合，它们之间存在这样一种邻接关系，第一条数据无前导，最后一条数据无后继，中间所有的元素满足一前导一后继的条件。
(2)树状结构用图示的方法表示像是一个家谱图，圆圈可以表示数据，而连线表示数据之间的邻接关系。根据层次的不同，把数据分为前后。对树状结构，有一个最明显的特征，最高的层次只有一个节点，它被称为树的根；对于中间层次，它只有一个前导，而可以有多个后继；对于最后一个层次，它同样也是只有一个前导，但是没有后继，也被形象地称为叶子。
(3)图结构(网状结构)用图示的方法表示更像是一个地图，最明显的特征是对于每一个节点而言，都有可能有多个前导多个后继。
(4)集合结构对于每一条数据而言，两两之间都没有邻接关系，所有数据散落在表格之中，每一条数据既无前导，也没有后继。
学习数据结构，第一个步骤就是把繁杂的实际问题抽象为可以处理的数据，而数据之间的关系又属于这四种之一：一前导一后继、一前导多后继、多前导多后继、无前导无后继。
所以最后呢，就希望大家能够通过专业知识的学习，培养一种理论结合实际的联想，有一种敏锐的直觉，通过事件快速定位所学知识。
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