効率的なデータ管理のカギ「データ構造」とは？初心者向けにやさしく解説！
アルゴリズムと並んで、プログラミングにおいてとても大切なのが「データ構造」です。
プログラムの中でどのように情報を整理・保存するかを決める、基本かつ重要な考え方です。
本記事では、データ構造とは何か、主な種類と使いどころを初心者向けにわかりやすく解説します。
データ構造（Data Structure）とは？
データ構造とは、データを効率的に保存・管理・操作するための「形」や「仕組み」のことです。
単に情報を集めるだけでなく、「どのように整理して扱うか」がプログラムの性能や使いやすさを左右します。
なぜデータ構造が大切なの？
- 情報を高速に検索・更新できる
- 不要なメモリの消費を抑えられる
- アルゴリズムの効率が大きく変わる
- プログラムの見通しが良くなる
代表的なデータ構造の種類
- 配列（Array）：同じ型のデータを並べて格納
- リスト（List）：要素を柔軟に追加・削除できる構造
- スタック（Stack）：後入れ先出し（LIFO）の構造
- キュー（Queue）：先入れ先出し（FIFO）の構造
- 連結リスト（Linked List）：要素同士がポインタでつながった構造
- 木構造（Tree）：階層的なデータ構造（例：フォルダ構造）
- ハッシュテーブル（Hash Table）：キーと値でデータを高速に管理
データ構造とアルゴリズムの関係
データ構造は、アルゴリズムを効果的に実現するための「土台」です。
たとえば、探索アルゴリズムを効率化するには「二分探索木」など、構造選びがカギになります。
用途に応じた使い分けの例
| 用途 |
向いているデータ構造 |
| データの追加と削除が多い |
リスト、スタック、キュー |
| 検索を高速にしたい |
ハッシュテーブル、木構造 |
| 順番どおりに処理したい |
キュー、スタック |
まとめ
データ構造とは、プログラム内のデータを「どう整理して扱うか」を決める仕組みです。
正しい構造を選ぶことで、処理速度・メモリ効率・保守性が大きく向上します。
初心者の方も、まずは配列・リスト・スタック・キューから触れて、少しずつ理解を深めていきましょう！
