1、單向鏈結
單向鍊錶適用於只從一端單向訪問的場合，這種場合一般來說：
（1）、刪除時，只適合刪除第乙個元素；
（2）、新增時，只直接新增到最後乙個元素的後面或者新增到第乙個元素的前面；
（3）、屬於單向迭代器，只能從乙個方向走到頭（只支援前進或後退，取決於實現），查詢效率極差。不適合大量查詢的場合。
這種典型的應用場合是各類緩衝池和棧的實現。
2、雙向鍊錶
雙向鍊錶相比單向鍊錶，擁有前向和後向兩個指標位址，所以適合以下場合：
（1）、刪除時，可以刪除任意元素，而只需要極小的開銷；
（2）、新增時，當知道它的前乙個或後乙個位置的元素時，只需要極小的開銷。
（3）、屬於雙向迭代器，可以從頭走到尾或從尾走到頭，但同樣查詢時需要遍歷，效率與單向鍊錶無改善，不適合大量查詢的場合。
這種典型的應用場景是各種不需要排序的資料列表管理。
3、陣列（含delphi中動態陣列）、列表（delphi/c++ builder中的tlist）向量（c++中std::vector）
這種資料結構使用一段連續的空間來存貯元素，所以可以直接通過索引來獲取到某個元素，而且可以通過對元素的內容進行排序，然後使用二分法查詢，從而提供查詢效率。其適合的場合主要是：
（1）、不會頻繁增刪元素的場合，因為增刪元素都牽涉到元素空間的重新分配，頻繁的記憶體分配操作會大幅降低操作效率。但新增操作時，可以通過預分配足夠的空間來優化新增時的效率。
（2）、屬於隨機迭代器，可以隨機訪問任意元素。對於已排序的元素查詢起來效率較高。
4、二叉樹（含紅黑樹、平衡二叉樹等）
這個資料結構類似於雙向鍊錶，任意插入元素時都會自動排序，紅黑樹和平衡二叉樹都使二叉樹盡量平衡，從而使查詢時和二分法類似。它適合的場合主要是：
（1）、需要時刻保證列表元素的有序排列；
（2）、需要頻繁的增刪和查詢操作；
（3）、屬於雙向迭代器，不能隨機訪問任意元素；
5、雜湊桶
這個資料結構使用陣列和鍊錶來管理元素，在好的桶尺寸和雜湊演算法支援下，理想上可以達到接近陣列的隨機訪問效率。其適合的場合主要是：
（1）、不需要保證元素的順序（因為它是按雜湊值決定插入到那個桶裡，與原始資料內容無關）；
（2）、需要頻繁的增刪和查詢操作；
（3）、屬於單向或雙向迭代器（取決於具體實現），不能隨機訪問任意元素。
常見資料結構應用場景
可以簡單的按照速度將通用資料結構劃分為 陣列和鍊錶 最慢 樹 較快 雜湊表 最快 增 刪 改 查是四大常見操作，不過其實可以濃縮為兩個操作 增和查。刪除操作和和修改操作都是建立在查詢操作上的，所以完美的資料結構應該是具有較高的插入效率和查詢效率。可以根據下圖選擇合適的通用資料結構 陣列在以下三個情形...
常見資料結構應用場景
陣列在以下三個情形下很有用 1 資料量較小。2 資料規模已知。3 隨機訪問，修改元素值。如果插入速度很重要，選擇無序陣列。如果查詢速度很重要，選擇有序陣列，並使用二分查詢。鍊錶的出現解決了陣列的兩個問題 1 需要預先知道資料規模 2 插入效率低 1 資料量較小 2 不需要預先知道資料規模 3 適應於...
常見資料結構應用場景
可以簡單的按照速度將通用資料結構劃分為 陣列和鍊錶 最慢 樹 較快 雜湊表 最快 增 刪 改 查是四大常見操作，不過其實可以濃縮為兩個操作 增和查。刪除操作和和修改操作都是建立在查詢操作上的，所以完美的資料結構應該是具有較高的插入效率和查詢效率。可以根據下圖選擇合適的通用資料結構 陣列在以下三個情形...