우리가 알고 있듯이 프로그래밍은 전적으로 데이터를 중심으로 이루어집니다. 모든 비즈니스 로직이 구현되는 데이터이며 애플리케이션 또는 프로젝트의 기능을 구성하는 데이터의 흐름입니다. 따라서 최적화된 사용을 위해 데이터를 구성하고 저장하는 것이 매우 중요해지고 좋은 데이터 모델로 효과적인 프로그래밍을 수행합니다.
일반적으로 데이터 유형과 데이터 구조는 둘 다 데이터의 특성과 구성을 다루는 것과 동일한 것으로 보이지만 둘 중 하나는 데이터의 유형과 특성을 설명하고 다른 하나는 해당 데이터를 저장할 수 있는 컬렉션을 나타냅니다.
다음은 데이터 유형과 데이터 구조의 중요한 차이점입니다.
| Sr. 아니요. | 키 | 데이터 유형 | 데이터 구조 |
|---|---|---|---|
| 1 | 정의 | 데이터 유형은 프로그래밍에 사용되는 데이터의 유형과 특성을 나타냅니다. 즉, 데이터 유형은 공통 속성을 공유하는 모든 데이터를 설명합니다. 예를 들어 정수 데이터 유형은 컴퓨터가 처리할 수 있는 모든 정수를 설명합니다. | 반면, 데이터 구조는 연산과 알고리즘을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 프로그래밍에서 조작 및 사용할 수 있는 데이터를 보유하는 모음입니다. 예를 들어 트리 유형 데이터 구조는 종종 효율적인 검색 알고리즘을 허용합니다. |
| 2 | 구현 | 프로그래밍의 데이터 유형은 추상 구현으로 구현되며 정의는 다른 언어에서 다른 방식으로 제공됩니다. | 반면에 프로그래밍에서 데이터 유형은 어떤 유형의 데이터를 저장하고 처리할 것인지에 대한 정의가 언어에 의해 이미 정의되어 있기 때문에 구체적인 구현으로 구현됩니다. |
| 3 | 저장용량 | 데이터 유형의 경우 저장할 수 있는 데이터 유형만을 나타내므로 데이터 값이 저장되지 않습니다. | 반면에 자료구조는 컴퓨터의 주기억장치에서 실제로 공간을 획득하는 값과 함께 자료를 가지고 있다. 또한 데이터 구조는 하나의 단일 개체 내에서 다양한 종류와 유형의 데이터를 보유할 수 있습니다. |
| 4 | 할당 | 데이터 유형이 이미 저장할 수 있는 값 유형을 나타내므로 값을 데이터 유형 변수에 직접 할당할 수 있습니다. | 반면에 데이터 구조의 경우 데이터는 푸시, 팝 등과 같은 일부 알고리즘 및 작업 세트를 사용하여 할당됩니다. |
| 5 | 성능 | 데이터 유형의 경우 데이터의 유형 및 특성만 고려하면 시간 복잡도 문제가 없습니다. | 반면에 데이터 구조의 경우 시간 복잡도가 발생합니다. 데이터 구조가 저장된 데이터에 대한 논리의 조작 및 실행을 주로 다루기 때문입니다. |