動的配列

実行中に要素を追加・削除して大きさを変えられる配列。確保した領域が足りなくなると、より大きな領域（例えば2倍）を確保して要素を写し替えるので、末尾への追加は平均してO(1)で行え（償却計算量）、添字によるO(1)のアクセスも保てる。PythonのリストやJavaのArrayListが当たる。

プログラムの実行中に、必要に応じて要素数を増減できる配列。容量が足りなくなると、より大きな領域を確保して要素を移し替える。要素数が事前に分からないデータを扱うのに適する。

添字を2つ以上使って要素を指定する配列。2次元配列は行と列からなる表として扱え、行列の計算や画像データの保持に使う。メモリ上は1次元に並べられ、行優先か列優先かで並び順が決まる。

プログラムの作成時や実行開始時に要素数を決め、実行中には大きさを変えられない配列。領域の確保が単純で高速にアクセスできるが、必要な要素数を事前に見積もる必要があり、多めに取ると領域が無駄になる。

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。

データの挿入と取り出しが同じ端（先頭）から行われるデータ構造。LIFO（Last In, First Out：後入れ先出し）の原則に従う。関数の呼び出し管理、括弧の対応チェック、逆ポーランド記法の計算に使用される。