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根据数据元素间关系的不同特性，将数据结构常分为下列四类基本的结构： ⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。 ⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。 ⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。 ⑷图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。 
数据结构是指相互之间存在一种或多种关系特定关系的数据元素集合。说白了就是一组数据以及可以对这些数据进行什么操作，如数组就是一种数据结构，它存储数据，可以对它存储的数据进行插入，删除，修改等操作。
毕业论文基本结构如下：1、标题：文章的大纲。每一种文章的标题、风格都是多样的，但无论是哪种形式，都应始终体现作者写作的意图
常用的数据结构有4种：集合。线性结构。树形结构。图状结构;集合数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系；线性结构。常用的线性结构有：线性表，栈，队列，双队列，数组，串。数据结构中的元素存在一对一的相互关系。树形结构树形结构是一层次的嵌套结构。 一个树形结构的外层和内层有相似的结构， 所以这种结构多可以递归的表示。经典数据结构中的各种树状图是一种典型的树形结构：一颗树可以简单的表示为根， 左子树， 右子树。 左子树和右子树又有自己的子树。图状结构图状结构，简称“图”，是一种复杂的数据结构。图状结构中，每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。数据元素间的关系是任意的。其他数据结构(如树、线性表等)都有明确的条件限制，而图形结构中任意两个数据元素间均可相关联。根据具体问题类型，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……
摘要（Abstract）标准摘要五句话，包含五个层次的内容：1 介绍：为什么要进行本项研究，现状中本项研究的缺失或者做了但是存在不足；2 方法：用什么方法做这个研究；3 数据：用什么样的数据来验证你的方法；4 结论：从研究中得出什么结论；5 意义：得出的结论对研究领域和实践有什么意义（理论与实践意义）2引言（Introduction）1 研究背景（Research background）：目的是证实该研究问题的重要性。如这一类问题造成的损失很严重，因此研究这一问题很重要。2研究问题（Research problem）：在上述的这一大研究背景下，要做什么问题（或者方面）的研究；在上述的这一大研究背景下，这一研究可以在哪些方面解决现存的实际问题。3 研究现状：别人已经做了哪些东西，别人已经做过什么，发现了什么样的问题？4 现存的研究有什么问题与不足：别人有什么没有做过？为什么别人没有做得更好？并说明这些研究不足会带来严重后果。5 本研究的目标（objective）和研究范围（scope）：本研究弥补这些问题中（这些没做过或者做过没做好的问题中）的哪些不足，采用什么研究方法去弥补不足。陈述本项研究的范围局限，并高度概括本论文研究结论。6 文章结构：本论文的后续部分的基本内容架构。3文献综述（Literature review）Literature review证明与说明两件事情：一是研究目标的设定是有意义的；二是你在本研究中采用的方法是可靠的、有效的。包括三个层次的内容：1 对选题（你找到的研究问题）的理由：即对做过没做好或者没做过的研究问题，在这个研究领域，针对research problem而言，让读者明白本项研究是有意义的；2 现存文献中对本文值得参考并可借鉴的东西，包括分析工具和成果；3 非相关或者相邻研究领域值得借鉴的东西，侧重于可借鉴的研究方法。2与3就确定了研究方法。补充说明：注意introduction 5中的研究目的与研究范围的区别。Scope：如洪水发生后带来10个后续问题，本研究只考虑了6个关键问题。在Literature review 1与2中应该对scope进行说明和辨析，即说明我为什么留下这6个问题，去掉其他4个问题。小结：文献综述不是综述文献，而是去找到问题，不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结，应该是对相关研究现状的高度概括。至此，已经把研究问题、研究目标、研究方法明确了，并且对它们已经证明了、辩护了。4方法（Method）此部分主要是对方法的描述。包含三个方面的内容：1 研究策略（Research strategy）：总概研究过程。要做这样的一个研究采用一个什么样的研究策略：即所采用的研究思路。2 数据采集的方法：建立在对研究问题深入认识的基础上，需要采集什么样的数据（变量）。这里的数据的概念是泛泛的，不是指具体的数据，而包括数据结构、变量（考虑的因素）。3 数据的分析方法：如数学分析、逻辑分析（推理）、统计模型等数据分析方法。统计模型（模型的建立、模型校验（模型计算）、模型推断（在算的过程中所推断出的一些结果）、模型评价与对比）。5数据（Data）主要围绕data，对你所收集的数据做一个简要的描述，描述所收集的数据的特点。如从哪个机构得到一个数据，有什么样的特征、变量的期望值、方差、中位数、最大与最小值等。包含两个层次的内容：1 数据的来源、采集数据的时间周期、描述性的统计值2 对所收集的数据的初步的处理方法。6结果（Results）运用所采用的数据分析方法（即模型的建立、模型校验（模型计算）、模型推断（在算的过程中所推断出的一些结果）、模型评价与对比）得到的模型分析结果。应该着重对所得出的重要结果进行描述，不需要对所有的结果进行描述。7讨论（Discussion）Discussion就是针对所得出的结果做横向或者纵向的对比和讨论，包括自己的结果之间的比较、自己结果与别人结果之间的比较；如果结果存在差异性，并对结果之间的差异性的成因作讨论分析。这样的差异性分析进一步加强了本研究的重要性。可以进一步地验证：对所提出的观点做数据方面的支持。注意6和7的区别：Results强调清楚地陈述研究结果，受制于数据分析方法（模型建立、模型校验、模型推断、模型评价）的框架制约。而Discussion强调把结果打乱，提出最值得讨论和有意义的结果，是对本项研究所得出结果（results）高度抽象的产物。写discussion的三重境界：一是得出与人家相同的结果（意义不大）；二是得出不同结果，但是不讨论差异性成因（需要升华）；三是得出不同结果，并作差异性成因分析（较高水平）。8结论（Conclusion）标题可以叫conclusion，但是实际包含四个内容：1 结论（Conclusion）1研究过程：对研究过程的综述。在期刊论文中可以不写，但是在学位论文中一定要写。2该研究得出的结论：这个研究成果不是Results和Discussion的复述，而是对Results和Discussion的更进一步的抽象和概括。2 意义（Implication）：从研究结论中所反映出来的对该研究领域的贡献以及启示，更侧重于启示。3 局限性（Limitation）：所得出的研究结果（该研究结果）的局限性。Limitation与scope是两回事，但两者相关，有差异性，其差异性体现在scope针对的是研究范围，在该研究范围内，你的研究结论是成立的，有效的，在scope内是绝对不能被人家挑毛病的；limitation要承认即使在scope内，由于数据的有限性和方法的不完备性所导致的局限性。总之，limitation的成因包括两个方面，一是scope所造成的limitation；另一方面是由于数据、方法所造成的limitation。4 未来展望（Future study）：基于两个认识（一是对limitation的认识，二是对本文结论的implication的认识）所提出的后续研究课题。
