1、数组：

数组是使用一块连续的内存空间保存数据，
保存的数据的个数在分配内存的时候就是确定的：
    访问数组中第 n 个数据的时间花费是 O(1) ；
    但是要在数组中查找一个指定的数据则是 O(N)；
    
 数组应用场景：
        1、数据比较少；
        2、经常做的运算是按序号访问数据元素；
        3、构建线性表较稳定；
        4、数组更容易实现，任何高级语言都支持；

2、链表

链表是在非连续的内存单元中保存数据，
   并且通过指针将各个内存单元链接在一起，最有一个节点的指针指向 NULL ；
 链表不需要提前分配固定大小存储空间，当需要存储数据的时候分配一块内存并将这块内存插入链表中；
 在链表中查找第 n 个数据以及查找指定的数据的时间复杂度是 O(N) ，
 但是插入和删除数据的时间复杂度是 O(1) ；
 
 链表应用场景：
      1、对线性表的长度或者规模难以估计；
      2、 频繁做插入删除操作；
      3、构建动态性比较强的线性表；

3、栈

栈实现了一种后进先出的语义 (LIFO) ，可以使用数组或者是链表来实现它：
   对于栈中的数据的所有操作都是在栈的顶部完成的，
   只可以查看栈顶部的数据，只能够向栈的顶部压入数据，也只能从栈的顶部弹出数据。
  栈应用场景：
         1、括号问题的求解；
         2、表达式的转换和求值；
         3、函数调用和递归实现；
         4、深度优先搜索遍历等；

4、队列

队列实现了先入先出的语义 (FIFO) 。队列也可以使用数组和链表来实现：
队列只允许在队尾添加数据，在队头删除数据，但是可以查看队头和队尾的数据；
队列的存储方式可以使用线性表进行存储，也可以使用链表进行存储。
   还有一种是双端队列，在两端都可以插入和删除：
   队列应用场景：
        1、计算机系统中各种资源的管理；
        2、消息缓冲器的管理；
        3、广度优先搜索遍历等；

5、堆

堆像一棵倒过来的树
堆是一种经过排序的树形数据结构，每个结点都有一个值。
通常我们所说的堆的数据结构，是指二叉堆。
堆的特点是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。
堆可以分为最大堆和最小堆：
    最大堆：每个父节点都大于孩子节点
    最小堆：每个父节点都小于孩子节点
 
 堆应用场景：
        1、优先级队列的实现；
        2、大数据的处理；
        3、堆排的实现：