“数据结构”是计算机科学与技术专业的一门核心课程，它主要研究如何有效地组织和管理数据，以便进行数据的存储、访问、修改和删除等操作。该课程涉及到的主要内容有数据的逻辑关系和物理实现，包括数据的结构、数据的存储方式、数据的操作算法以及数据的应用等。

通过这门课程的学习，可以深入了解数据的组织和处理方法，掌握一些基本的数据结构和算法，并能够运用这些知识和技能解决实际问题。同时，数据结构也是计算机科学领域的基础知识之一，对于后续的课程学习和职业发展都具有重要意义。

在学习数据结构时，需要注意以下几点：

1. 理解数据的逻辑结构和物理结构，包括线性结构、树形结构、图形结构等；

2. 掌握常用的数据结构和算法，如数组、链表、栈、队列、二叉树、图等；

3. 理解数据的存储方式，包括顺序存储和链式存储；

4. 掌握一些基本的算法思想，如贪心算法、动态规划等；

5. 能够运用所学知识解决实际问题，如排序、查找、图论等问题。

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，用于科学研究、设计、查证等，是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。数据可以转化为信息，信息可以通过数据来表达。例如，一组关于水果销售的数据，如苹果的销售量、价格和季节性变化等，可以转化为有关水果市场趋势的信息。

数据元素是计算机科学中的一个术语，它是数据的基本单位。有时，一个数据元素可由若干个数据项组成，例如，一本书的书目信息为一个数据元素，而书目信息的每一项（如书名、作者名等）为一个数据项。数据项是数据的不可分割的最小单位。

数据项是数据结构中讨论的最小单位，是数据记录中最基本的、不可分的有名数据单位，是具有独立含义的最小标识单位。数据项可以是字母、数字或两者的组合。通过数据类型（逻辑的、数值的、字符的等）及数据长度来描述。数据项用来描述实体的某种属性。在地理信息系统中，数据项描述对象是地理实体各要素及其属性，分为几何属性（地理位置和形状）和非几何属性，包括标量属性（各种量测值）和名称属性（地名及地物名）等。

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。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

数据结构的研究对象包括数据的逻辑结构、数据的物理结构以及相关操作。根据数据的逻辑关系，可以将数据结构分为线性结构和非线性结构，如数组、栈、队列和串等是线性结构，而树形结构和图形结构等则是非线性结构。

数据类型是指一组具有相同特性（属性）的数据单元的集合，这些特性（属性）包括数据的取值范围、数据的操作规则等。在程序设计中，为了便于引用这些数据单元，通常给它们赋予一个名称，这就是所谓的变量名。

基本数据类型是数据类型的一种，它们是不可再分解的数据类型，包括整型、浮点型、字符型、布尔型等。而引用数据类型则是可以再分解的数据类型，比如类、数组、接口等。

抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）是指一个数学模型以及定义在此数学模型上的一组操作，简称ADT。ADT与具体的物理存储无关，不论ADT内部如何变化，都不影响外部使用。

抽象数据类型的定义格式为：ADT<抽象数据类型名> { 数据对象D:<数据对象的定义> 数据关系R:<数据关系的定义> 基本操作P:<基本操作的定义> }。其中，ADT是抽象数据类型的名称，D是数据对象，R是D上的关系集，P是对D的基本操作集。

抽象数据类型的主要目的是抽象出数据结构本质的特征，所能完成的功能以及它和外部用户的接口。同时，将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。