即 线性的elements被一个线性表所存储，在存储基础元素的同时还存储了基础元素之间的一对一关系，
=
dot
2
part 1: 变量 variety
index
1
1 element
part 2: 关系 relationship
3
线性关系
那么我们简单的定义变量与变量的关系为
el1
并且，因为等价关系，我们依旧可以（使用圆 = 使用element）去组成我们的需求
同一个方案，换言之，叫函数，没错，就是数学中的那个概念
8
这表明，变量与变量之间可以存在关系，让它们实现只有一个基础元素无法完成的需求，那么关系是什么？
Variety 变量
6
el3
element =
我们发现，当需求不同时，所需的点也不同，但都是1个点，都是1个元素
在计算机中，最基础元素是电路中的信号灯。没有电流经过的信号灯用0表示，经过电流的信号灯用1表示。它们具有二进制特性，组合便表示出了十进制的数据。我们将具有意义的信号转化为数字，这样的数字称之为数据。
线性关系，故名思义，元素们遵循同一个排列方案构成的关系
9
或是一个圆形的点
总所周知：世间的一切由最基础的元素组成
circle =
element
通过index=？，可以空间上锁定某个dot
不难发现，除了下标点数字在变，其他元素相同。要知道，数字在变=下标在变，说明下标可以作为变量，下标(index)
又或是一个什么奇形怪状的点？
很久很久以前，我们的祖先发现了两三个基础元素是可以组合在一起的
非线性关系，与线性关系对比，就是并不是所有元素们都遵循同一个排列方案构成的关系
我们知道，线由无数个点以某种线性关系组成，
线性表 linear list
关系
当基础元素为数据时，研究基础元素的组织关系便称之为
0
我们发现定义中，基础元素是作为修饰语来修饰组织关系的，也就是说，数据结构的研究中心是关系，数据只是基础元素的一种实体表现。因此学习数据结构时，可以完全脱离实体数据去研究。
element
el2
数据 Data
...
element = ？
当我们的需求只需要一个基础元素来组成时，1个便可满足需求
7
5
非 线性关系
结构是客观存在的真理，不以数据的意志而转移，因此，学习数据结构是一个去发现去掌握的过程，并不是一个去创造的过程。
不难发现，当我们想表述说：element equals ?时，不能唯一确定具体时指什么形状，只用element表示一切产生了二义性，我们是否可以给我们的需求起需要的名字来避免二义性？
当我们确定了这个element时，便可以使用等式，去实现替代
结构 Struct
part 4: 数据结构 Data Struct
有时我们，需要方形一个点
4
square =
当我们熟练的掌握了这种符号化的表达方式时，可以举很多案例：
还不能确定具体的element时
同时我们可以用表格的结构来存放基础元素的一对一构成关系，通常，我们将这样的表结构称为
当我们还不能确定这个element具体是什么时，便可以用 1 element去表示，1*element = element，通常1会省略
直线上的点上线性关系，曲线也算吗？当然曲线也是线。
part 3: 线性表 linear list
没有基础元素，依旧独立存在的组织基础元素的关系，我们统称为结构。
数据结构 Data Struct
甚至，我们把基础元素全部隐藏，此时看到的便是可视化的一对一关系，即使没有基础元素存在，关系仍然独立存在，它与基础元素是相互独立的。
我们可以发现，1个element总是对应1个index，属于一对一关系
基础元素
sector =
这表示着，元素的多样性，即可以实现不同的需求又保留了基础元素的特性，这种可“变形”的特征，将其称之为：
假设这个可视化的放大的点为最基础的元素--element
由于变量的各种适应性，一个基础元素便有了万能的表示形式，即我们可以认为，在数据结构中，一个基础元素的最好表示方式时一个变量
点可以具有线性结构，其他元素可以吗?比如行道树的树，停车场的汽车，答案显然是可以的，也就是说，线性结构的基础元素是多样的，即基础元素可变，可作为变量element
