本人為初學者，此文為學習的一些總結，如有不當之處，還請多多包涵。
要說起學習資料結構的意義，不得不先說一下，cpu,記憶體，磁碟（硬碟或固態硬碟）。
首先，cpu中的儲存空間很小，基本可以忽略不計，（造價太貴），其次是記憶體（造價也很貴），再其次是磁碟（硬碟一般很大，因為造價最便宜）。資料在磁碟中為鏈式儲存，在記憶體中既有鏈式儲存，又有順序儲存。
每個磁碟有兩個機械臂，在其兩側，每次讀取時，就開始轉圈讀取，筆記本一般是5400r/分鐘，台式一般是7200r/分鐘，伺服器一般是10000r/分鐘。磁碟的材料好像是矽，矽分正負電極，在讀取時，分別對應二進位制中的0和1。
如果cpu直接從磁碟中讀取的話，消耗的時間是巨大的，這也是記憶體存在的意義，先將資料從磁碟轉到記憶體，再從記憶體轉移到cpu，因為將資料從磁碟到記憶體比從磁碟到cpu要快很多。
每個磁碟在格式化時都需要指定分配單元塊的大小，在儲存時，不滿乙個單元塊的佔乙個單獨的單元塊。為什麼電腦用很久之後會很卡？就是因為，隨著時間的推移，剛開始的資料的儲存都是緊挨著的，隨著刪除等的操作，出現了很多的瑣碎的空間，正是因為這些瑣碎的空間，使得比較大的資料無法連續的儲存，在呼叫的時候，就比較消耗時間。這些操作稱為io操作（輸入輸出的操作）。
預設為4kb，一般大的資料單元格需要設定大一些，小的資料應該設定的小一些（讓不然浪費的空間會很多）。
位址連續的儲存和位址不連續的儲存都有各自的優勢和劣勢，有沒有乙個比較好的能夠涵蓋這兩個呢？這就是順序二叉樹！該結點的左側都比它小，右側都比它大。（或者反過來）
增刪改查四種操作中：
增操作，每一層只需要比較一次，依次比較，新增到合適的位置，其演算法複雜度o（log(n)）級別。
刪除操作，只需要找到該結點左子樹中的最大值（最右側）或者其右子樹中的最小值（最左側）來代替該結點即可，演算法複雜度也為o（log(n)）級別。
改操作，就是刪除操作和增操作的結合，先將該數刪了，再增加乙個數，演算法複雜度為o（log(n)）級別。
查操作就很直接，直接比較，找到為止，演算法複雜度也為o（log(n)）級別。
棧有何用？
例如乙個簡單的程式如下：
int i,j;
}
學資料結構的意義：
主要是針對記憶體來說的，用來優化記憶體。以及在處理大資料的時候可以讓計算機以更高的效率來執行。
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