语言
没有数据
通知
无通知
また、各階層は、階級（クラス）として取り扱われることがある。各階級の関係は、親子関係として取り扱われ、親の特質が、子に継承される。 しかし、このような深い意味がなくても、外見上、ピラミッド構造や高層ビルのような構造である場合も、階層構造ということがある。重層構造ともいう。この概念は、定義も拡張も自由であろう。
多くの場合、データ構造が決まれば、利用するアルゴリズムは比較的自明に決まる。しかし場合によっては、順番が逆になる。つまり、与えられた仕事をこなす最適なアルゴリズムを使うために、そのアルゴリズムが前提としている特定のデータ構造が選択される。いずれにしても適切なデータ構造の選択は極めて重要であ
ド間を結ぶエッジ（枝、辺）あるいはリンクで表すこともできるが、木構造専用の、特に有向の根付き木となるような表現が使われることも多い。 データ構造として使われる木は、ほとんどの場合、根となるノードが決められた根付き木である。さらに、有向木であることも多い。 ノード間の関係は家系図に見立てた用語で表現
margin）や低木がよく生育している植生（forest mantle）が生じる。 高木層は5m以上の植生であり、挺空植物を含んだ最も高い層である。地上からおよそ45mに達することもある。この階層に含まれる植物(高木、ときに低木植物)の高さは多様である。異なる種類の樹木によって大なり小なり林冠が形成されている。
V から選んだ2つの元からなる集合の集合である。 グラフを実際に表現するための主なデータ構造として、2種類のデータ構造がある。第一は隣接リストと呼ばれるもので、各ノード毎に隣接するノードのリストを保持するデータ構造である。第二は隣接行列と呼ばれるもので、行と列にエッジの始点と終点となるノードが並ん
に複雑なデータ実体を文書化する際に有効である。 データ構造図は、データ辞書内のデータ要素の構造を描くのに使われる一種のダイアグラムである。データ構造図は、そのようなデータ辞書のエントリ内の構成仕様をグラフィカルに表したものである。 データ構造図は、実体関連モデル（ERモデル）の拡張である。DSDに
キーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキー
リヘッダーとの相互運用性の問題を引き起こすケースがある（例えばヘッダーで #pragma pack(8) を使用し、プロジェクトのパッキングがこれよりも小さい場合）。このため、プロジェクトパッキングをデフォルトの8バイト以外の値に設定すると、ライブラリヘッダーで使用される #pragma
搜索 
