数据结构的三要素包括数据的逻辑结构（逻辑关系）、数据的存储结构（物理结构）、数据的操作（算法）。
1、数据的逻辑结构（逻辑关系）：数据的逻辑结构是指数据之间的关系或组织方式。常见的逻辑结构包括线性结构、树形结构、图形结构等。线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系，如数组、链表；树形结构中的数据元素之间存在一对多的关系，如二叉树、堆；图形结构中的数据元素之间存在多对多的关系，如图等。
2、数据的存储结构（物理结构）：数据的存储结构是指数据在计算机内部的实际存储方式。常见的存储结构包括顺序存储和链式存储。顺序存储将数据元素按照逻辑顺序依次存放在一块连续的存储空间中，如数组；链式存储通过指针将数据元素存放在任意的存储块中，并通过指针相互连接起来，如链表。
3、数据的操作（算法）：数据的操作是指对数据进行的各种操作或运算。操作包括对数据的插入、删除、修改、查找等。对于不同的数据结构，相应的操作也可能有所不同。数据的操作需要使用算法来实现，算法是一系列执行特定任务的步骤或规则。
重要性
1、提高算法效率：数据结构可以影响算法的执行效率。选择合适的数据结构能够降低算法的时间复杂度和空间复杂度，提高算法的执行速度和性能。通过合理的数据结构设计，能够优化算法的执行过程，减少不必要的计算或存储开销。
2、管理大规模数据：在大规模数据处理的场景下，良好的数据结构可以帮助组织和管理数据，提高数据的检索和操作效率。例如，使用哈希表来存储和搜索大量的键值对数据，能够在常数时间内完成查找操作，极大地提高了数据处理的效率。
3、解决实际问题：数据结构为解决具体实际问题提供了基础和工具。不同的问题可能需要不同的数据结构来表示和处理数据，例如栈、队列、树等。掌握不同数据结构及其操作，可以更好地解决实际问题，如图算法用于社交网络分析、树算法用于文件系统的组织等。
4、代码复用与维护：使用合适的数据结构可以提高代码的复用性和可维护性。良好设计的数据结构可以使代码结构清晰，功能模块化，方便维护和修改。当数据结构被多个程序模块共享时，能够减少代码冗余，提高代码的可读性和可维护性。
5、学术和职业发展：掌握数据结构是计算机科学和软件工程领域的基础知识之一。良好的数据结构基础能够帮助理解和应用更高级的算法和数据处理技术，对于学术研究、编程开发以及在职业发展中具有重要意义。