1樓：CNife
資料結構對於程式來說就像空氣和水，「什麼時候用資料結構」不是個問題，「用什麼資料結構」和「怎麼用資料結構」才是問題。
資料結構是組織資料的方式，而程式也無非就是不同資料和邏輯的組合。你需要用什麼邏輯運算元據，就需要用什麼資料結構，這是自然而然的事情。
比如經典的排序問題：
如果資料量不大（數個元素），簡單的插入排序、氣泡排序等 時間複雜度的演算法就能幹，比其他複雜演算法還要快。
如果資料量達到成千上萬，乃至數百上千萬的數量級，就必須用堆排序、快速排序等 複雜度的演算法。
如果資料更多，都放不到記憶體裡，就不能用基於比較的演算法了，只能用專門的外部排序演算法。
資料結構的威力基於數學和計算機原理，很多時候用資料結構解決問題有化腐朽為神奇的作用，值得我們學習。
2樓：蔡自
為儲存資料和呼叫資料。
只有資料存在結構，把資料分門別類地放置好。才能在較少的空間裡儲存更多的資料，也在需要資料時能快速查詢到。
3樓：Linkcheng
資料結構是這樣來的。
前人在很多場景處理資料時發現資料的某種處理或者儲存規律，於是就總結這些規律發明資料結構，讓後人更快的學會與使用，要問能解決什麼樣的問題，太多了，基礎的資料結構堆疊樹，能在很多很多地方都用到，一些複雜點的資料結構也用於更細分的領悟。
脫離具體東西說它能解決什麼問題有點耍流氓，如果一定要個答案，只能說適用於解決有一定規律的重複性問題。
HPLC適用於什麼物質
DemondeLaplace 高沸點 極性較強的有機化合物 否則，應選擇氣相色譜 如果待測化合物在紫外光下可發射螢光，色譜可以連線螢光檢測器 如果待測化合物有紫外吸收，可以連線二極體陣列檢測器 可同時檢測多波長，並可檢測可見光吸收 或普通紫外檢測器 單波長，不可檢測可見吸收 如果待測化合物沒有紫外吸...
saas是什麼？適用於什麼行業？
SaaS 簡單來說就是 Software as a Service隨著人力成本的提公升，企業紛紛將應用搬到雲上，原來一些私有的應用，逐漸往雲遷移，以降低運維的成本。這一過程中，隨著客戶對於雲的接受提高，也誕生了一批專門提供基於雲原生的軟體服務商。針對不同的應用場景提供不同的SaaS服務，如CRM 財...
速讀 是否適用於閱讀專業書籍和文獻資料？
JAA驕傲 我感覺速度不容易理解深刻，也不利於記憶，只是在面對大量資料處理和辨別上有優勢而已，我還是覺得有聲閱讀愉快又自然，就是慢了點，不過只要能深刻理解，也不在乎那點時間，貴精不貴多 本人工科phd在讀，目前讀的小領域的文獻也有千兒八百了，我對你這個問題想到的簡單回答是 專業文獻和書籍也可速讀，當...