数据结构是计算机科学中的核心课程，它主要研究数据如何在计算机内部存储、组织和操作，以便高效地执行各种计算任务。对于考研的学生来说，深入理解和掌握数据结构是至关重要的，因为它是算法分析的基础，也是软件工程中设计和实现复杂系统的关键。
在数据结构的学习中，我们通常会接触到以下关键概念：
1. **线性结构**：这是最基本的数据结构，如数组和链表。数组是一种固定大小的、元素类型相同的集合，元素通过索引访问；链表则由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
2. **栈和队列**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于表达式求值和递归等操作；队列是先进先出（FIFO）的数据结构，适用于模拟各种等待处理的任务队列，如打印机队列。
3. **树形结构**：树是一种非线性的数据结构，由节点和边构成，每个节点可能有零个或多个子节点。二叉树是最常见的树类型，每个节点最多有两个子节点。此外，还有平衡树（如AVL树和红黑树）用于高效查找。
4. **图结构**：图由顶点和边构成，可以表示实体之间的复杂关系。图的遍历算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
5. **散列表（哈希表）**：通过散列函数将数据映射到数组的特定位置，提供快速的插入、删除和查找操作。解决冲突是散列表设计的关键。
6. **堆**：堆是一种特殊的树形数据结构，满足堆属性（大顶堆或小顶堆），常用于优先队列的实现，同时也是堆排序算法的基础。
7. **排序和查找**：包括各种排序算法（冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等）和查找算法（顺序查找、二分查找、哈希查找等）。排序算法的时间复杂度分析是数据结构学习的重点。
8. **文件结构**：在大型数据存储时，文件结构如顺序文件、索引文件、直接存取文件等概念就显得尤为重要。
在复习考研数据结构时，除了理论知识，还需要进行大量实践，例如编写代码实现这些数据结构及其操作，以加深理解。"200879173848.chm"文件可能包含历年考研试题、解答和解析，这对于备考者来说是宝贵的资源，可以帮助他们了解考试的题型、难度以及知识点的分布。
数据结构的学习是一个渐进的过程，从基础概念到高级应用，需要耐心和毅力。通过不断练习和实践，考生可以提高自己的问题解决能力和编程技巧，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实基础。
