スタック

後に入れたデータを先に取り出すLIFO（Last In First Out）方式のデータ構造。関数呼び出しの管理やWebブラウザの「戻る」ボタンの履歴管理などに利用される。

LIFO（Last In First Out）方式でデータの出し入れを行うデータ構造。プッシュ（追加）とポップ（取出し）の2つの操作を持つ。関数呼出しの管理、式の評価、Undo機能の実装などに利用される。

後入れ先出し（LIFO）のデータ構造。関数の呼び出し時にリターンアドレス、引数、ローカル変数を格納するコールスタックとして使用される。組込みシステムではスタックサイズの管理が重要で、スタックオーバーフローは深刻な不具合の原因となる。

最後に格納したデータを最初に取り出す後入れ先出し（LIFO）のデータ構造。データを積むプッシュと、最上部から取り出すポップの操作を持つ。関数呼出しの戻り先や局所変数の管理、式の評価（逆ポーランド記法）、深さ優先探索、操作の取消し（Undo）に使われる。

データの追加（プッシュ）と取出し（ポップ）を同じ一端だけで行い、最後に入れたデータから先に取り出す（LIFO：後入れ先出し）データ構造。サブルーチンの戻り番地の保存、式の評価、深さ優先探索などに使われる。

同じ型のデータを連続したメモリ領域に格納するデータ構造。添字（インデックス）を用いて各要素に直接アクセスできるため、参照がO(1)で高速。挿入・削除はデータの移動が必要なためO(n)。

各要素がデータとポインタ（次の要素への参照）を持ち、鎖状に連結されたデータ構造。要素の挿入・削除がポインタの変更のみで可能だが、特定要素の参照には先頭から辿る必要がある。

各要素が前方と後方の両方へのポインタを持つリスト構造。前後どちらの方向にも辿れるため、要素の削除が単方向リストより効率的。ただしポインタが2つ必要なためメモリ使用量が増える。

データの挿入を末尾、取り出しを先頭から行うデータ構造。FIFO（First In, First Out：先入れ先出し）の原則に従う。タスクの待ち行列管理やプリンタのジョブ管理に使用される。

各ノードが最大2つの子ノードを持つ木構造。左の子と右の子に分かれる。2分探索木、ヒープ、式木など多くの応用がある。探索や整列の効率的な実装に使われる。

左の子ノードの値が親より小さく、右の子ノードの値が親より大きいという条件を満たす2分木。探索・挿入・削除の平均計算量がO(log n)で効率的。バランスが崩れるとO(n)に悪化する。