数据结构是计算机科学中的核心课程之一，主要研究如何在计算机中高效地组织和管理数据，以便进行快速查找、插入和删除等操作。江西理工大学873真题集合为备考的学生提供了一个宝贵的资源库，涵盖了从2011年至2022年的历年试题及答案，帮助考生深入理解和掌握数据结构的关键概念。
我们来看数据结构的基本概念。数据结构主要包括数组、链表、栈、队列、树、图等。数组是最基础的数据结构，它提供了随机访问的能力，但插入和删除操作通常效率较低。链表则通过指针连接元素，便于动态调整大小，但在访问非首元素时效率不如数组。栈和队列是两种特殊的线性结构，栈遵循“后进先出”(LIFO)原则，而队列则是“先进先出”(FIFO)。这些基本结构在解决实际问题中都有着广泛的应用。
树是一种非线性的数据结构，包括二叉树、平衡树（如AVL树和红黑树）、堆（如最大堆和最小堆）等。二叉树是最简单的一种，每个节点最多有两个子节点，常用于实现搜索和排序算法。平衡树保证了在插入和查找操作中的性能稳定性。堆是一种可以快速找到最大或最小元素的结构，常用于优先队列的实现。
图数据结构由节点（顶点）和边组成，可以用来表示复杂的关联关系，如社交网络、道路网络等。图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)，在解决最短路径问题、拓扑排序等问题时十分关键。
接下来，我们要关注的是排序和查找算法。排序算法如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序，它们的目标是将一组数据按特定顺序排列。查找算法如线性查找、二分查找以及哈希表查找，它们用于在数据集中寻找特定元素。这些算法的效率直接影响到程序的性能。
在数据结构的学习中，算法分析是必不可少的部分。这涉及到时间复杂度和空间复杂度的概念，它们衡量了算法运行时间和内存使用情况。理解这些概念有助于优化代码，提高程序运行效率。
873真题集中的练习和历年试题将帮助考生熟悉考试的题型和难度，通过模拟练习来检验自己的学习效果。考生应重点复习基本数据结构的定义、操作和应用，同时加强算法的理解和实践，尤其是排序和查找算法的实现。通过反复的训练，考生可以逐步提升对数据结构的掌握程度，为江西理工大学的873考试做好充分准备。
