列表（リスト）是一种数据结构：每个元素都带有指向下一个元素位置的指针，靠这些指针把数据串成一列。
| 位置 | 数据 | 指针（下一个位置） |
|---|---|---|
| 1（开头） | 苹果 | 3 |
| 2 | 葡萄 | 无（末尾） |
| 3 | 橘子 | 2 |
在图中的例子里，从开头的苹果沿指针往下走，读出的顺序是橘子、葡萄。排列顺序由指针决定，所以不必和数据实际存放的位置顺序一致。在中间插入或删除元素时，只需改写前后的指针，其他元素都不用挪动。
类比就像寻宝游戏里的纸条。第一张纸条上写着下一张藏在哪里，一张张找下去，最后就能走到终点。
记法英语 list 的意思是“清单、名册”。可以想象成把名册的每一行用“下一个在这儿”的箭头连起来。
考点
栈（スタック）是一种像叠东西一样存放数据、从最新放入的开始取出的后进先出（後入れ先出し，LIFO：Last In First Out）数据结构。
再取一次，剩下的红色被取出。
存入的操作叫压栈（push），取出的操作叫出栈（pop），两者都始终在最上面这一个位置进行。在 Web 浏览器里按“后退”，会从刚看过的页面开始一页页往回退，这就是身边的一个例子。
类比就像桌上叠起来的一摞书。新书放在最上面，拿的时候也从上面拿，所以最后放上去的书最先回到手里。
记法英语 stack 的意思是“一摞、堆叠”，和干草堆 haystack 里的 stack 是同一个词。
考点
队列（キュー）是一种按存入顺序取出数据的先进先出（先入れ先出し，FIFO：First In First Out）数据结构。
再取一次，接着排队的蓝色被取出。
数据从队尾加入，从队头取出。存入的操作叫入队（enqueue），取出的操作叫出队（dequeue）。打印机按到达顺序处理收到的打印请求，用的就是这种机制。
类比就像窗口前排队办事。后来的人排在队尾，叫号则从先来的人开始。
记法英语 queue 的意思是“排队的队伍”，英式英语里排队就说 queue up。
考点
| 比较点 | 栈 | 队列 |
|---|---|---|
| 关键取出顺序 | 从最后放入的开始（LIFO） | 从最先放入的开始（FIFO） |
| 存取位置 | 都在最上面这一个位置 | 从队尾放入，从队头取出 |
| 操作名称 | 压栈（push）/ 出栈（pop） | 入队（enqueue）/ 出队（dequeue） |
| 身边的例子 | 浏览器的“后退” | 排队等待的打印请求 |
树结构（木構造）是一种表示数据的节点（節）按父子关系逐层分叉、连成层级的数据结构。
下面继续接着节点，到没有子节点的节点处分支结束。
位于最上层、没有父节点的节点叫根（root），位于末端、没有子节点的节点叫叶（leaf），根以外的每个节点都恰好有 1 个父节点。它适合表示组织结构图、文件夹层级这类上下级关系或包含关系。
类比就像电脑里的文件夹。一个文件夹里可以放好几个文件夹，里面又可以再放文件夹或文件。
记法画的时候像一棵倒过来的树，所以根在上，叶在下。
考点
| 比较点 | 列表 | 树结构 |
|---|---|---|
| 关键后面连着的元素 | 最多 1 个 | 可以连着多个子节点 |
| 形状 | 一列（线性） | 层级（分叉） |
| 两端的叫法 | 开头 / 末尾 | 根 / 叶 |
二叉树（2分木）是每个节点的子节点限定为左子节点和右子节点、最多 2 个的树结构。
左右子节点要区分对待，允许存在只有 1 个子节点的节点，也允许存在没有子节点的叶。比如按数值大小把数据分到左右两侧存放，查找目标值时要经过的节点就会变少。
类比就像按“是 / 否”往下走的诊断流程图。每个问题往下最多分成“是”和“否”两个方向，也有只有一边接着往下走的问题，或者到此给出结果、不再往下的问题。
记法“二叉”就是分成两杈，想象一根分成两股的树枝即可。
考点
从本单元的过去问中选 3 题
开始做确认题