线性和非线性数据结构的区别

1. 线性数据结构

数据元素按顺序或线性排列的数据结构，其中每个元素都附加到其前一个和下一个相邻元素，称为线性数据结构。在线性数据结构中，涉及单层。因此，我们只能在一次运行中遍历所有元素。线性数据结构很容易实现，因为计算机内存是以线性方式排列的。它的例子有数组、栈、队列、链表等。

1.1. 数组

数组是一种存储相同类型元素的数据结构。这些是最基本和最基本的数据结构。存储在数组每个位置的数据被赋予一个称为元素索引的正值。索引有助于识别数组中元素的位置。
如果假设我们必须存储一些数据，即十辆汽车的价格，那么我们可以创建一个数组结构并将所有整数存储在一起。这不需要创建十个单独的整数变量。因此，减少了代码中的行数并节省了内存。在数组的情况下，索引值从第一个元素的 0 开始。

1.2. 栈

数据结构遵循 LIFO(后进先出)规则，其中数据最后添加的元素首先被删除。推入操作用于在堆栈中添加数据元素，弹出操作用于从堆栈中删除数据。这可以通过堆叠在一起的书籍的例子来解释。为了访问最后一本书，必须安全移除放置在最后一本书顶部的所有书籍。

1.3. 队列

这种结构几乎类似于堆栈，因为数据是按顺序存储的。不同之处在于队列数据结构遵循先进先出的规则，即第一个添加的元素首先退出队列。前和后是队列中使用的两个术语。
入队(Enqueue) 是插入操作， dequeue 是删除操作。前者在队列末尾执行，后者在开始端执行。数据结构可以用人们排队乘坐公共汽车的例子来解释。排队的第一个人将有机会退出队列，而最后一个人将是最后一个退出的人。

1.4. 链表

链表是以节点的形式存储数据的类型，节点由数据元素和指针组成。指针的用途是它指向或指向序列中与元素相邻的节点。存储在链表中的数据可以是任何形式、字符串、数字或字符。排序和未排序的数据都可以与唯一或重复的元素一起存储在链表中。

1.5. 哈希表

这些类型可以实现为线性或非线性数据结构。数据结构由键值对组成。

2. 非线性数据结构：

数据元素未按顺序或线性排列的数据结构称为非线性数据结构。在非线性数据结构中，不涉及单层。因此，我们不能只在一次运行中遍历所有元素。与线性数据结构相比，非线性数据结构不容易实现。与线性数据结构相比，它有效地利用了计算机内存。它的例子是树和图。

2.1. 树

树数据结构由链接在一起的各种节点组成。树的结构是分层的，形成了类似于父子关系的关系。树的结构是这样形成的，即每个父子节点关系都有一个连接。从根到树中的节点之间应该只存在一条路径。根据其结构，存在各种类型的树，例如 AVL 树、二叉树、二叉搜索树等。

2.2. 图

图是由一定数量的顶点和边组成的非线性数据结构类型。顶点或节点参与存储数据，边显示顶点关系。图与树之间的区别在于，在图中，节点的连接没有特定的规则。社交网络、电话网络等现实生活中的问题可以通过图表来表示。

线性和非线性数据结构之间的区别：

编号	线性数据结构	非线性数据结构
1	在线性数据结构中，数据元素以线性顺序排列，其中每个元素都附加到其前一个和下一个相邻元素。	在非线性数据结构中，数据元素以分层方式附加。
2	在线性数据结构中，涉及单层。	在非线性数据结构中，涉及多个级别。
3	与非线性数据结构相比，其实现容易。	与线性数据结构相比，它的实现很复杂。
4	在线性数据结构中，数据元素只能在一次运行中遍历。	在非线性数据结构中，数据元素不能仅在一次运行中遍历。
5	在线性数据结构中，内存没有得到有效利用。	在非线性数据结构中，内存以一种有效的方式被利用。
6	例子有：数组、栈、队列、链表等。	例子有：树、图。
7	线性数据结构的应用主要在应用软件开发中。	非线性数据结构的应用在人工智能和图像处理中。