数据结构是计算机科学中研究数据存储和组织方式以及它们之间关系的学科。它不仅仅关注数据在计算机中的存储方式，还关注数据的操作（如增、删、改、查）效率以及这些操作如何影响数据在计算机中的存储结构。数据结构的内容广泛，但主要可以概括为以下几个方面：

基本数据结构：
线性表：元素之间一对一关系的线性结构，包括顺序表和链表两种主要存储结构。顺序表基于数组实现，链表则通过节点之间的指针或引用实现。
栈（Stack）：后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行添加（push）或删除（pop）操作。
队列（Queue）：先进先出（FIFO）的数据结构，一端进行添加操作（入队），另一端进行删除操作（出队）。
数组（Array）：在计算机内存中连续存储相同类型数据的有序集合。

树形结构：
树（Tree）：一种非线性数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点，但只有一个父节点（除了根节点没有父节点）。
二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点的树结构，包括完全二叉树、满二叉树、平衡二叉树（如AVL树、红黑树）等。
搜索树（Search Tree）：如二叉搜索树（BST），每个节点都有一个关键字，最新资讯且左子树的关键字都小于节点关键字，右子树的关键字都大于节点关键字。
堆（Heap）：一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列。堆分为最大堆和最小堆，其中最大堆的根节点是所有节点中值最大的节点，最小堆则相反。

图结构：
图（Graph）：由顶点和边组成的复杂数据结构，分为无向图和有向图。图中顶点可以表示对象，边可以表示对象之间的关系。
图的遍历：包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等算法，用于访问图中的每个顶点恰好一次。
最短路径问题：如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法等，用于在图中找到从一个顶点到另一个顶点的最短路径。

特殊数据结构：
哈希表（Hash Table）：通过哈希函数将关键字映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找速度。
并查集（Union-Find）：一种树型的数据结构，用于处理一些不交集的合并及查询问题。
跳表（Skip List）：一种可以替代平衡树的数据结构，它通过多层链表加快查询速度。

高级数据结构和算法：
线段树（Segment Tree）、树状数组（Fenwick Tree）等，用于高效地处理区间查询和区间更新问题。
后缀数组（Suffix Array）、后缀树（Suffix Tree）、后缀自动机（Suffix Automaton）等，用于处理字符串匹配问题。
KD树（K-dimensional Tree）、R树（R-Tree）等，用于处理多维空间中的点查询和范围查询问题。