考研数据结构的主要学习内容可以总结如下：
基本概念
包括数据类型、数据关系、数据表示等。
涵盖基本数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图等的定义、特点及利用场景。
算法设计
包括查找、排序、图算法等。
具体算法如二分查找、快速排序、归并排序、冒泡排序、深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径、最小生成树等。
时间复杂度和空间复杂度分析
对算法的性能进行评估，包括执行速度、资源消耗等方面。
空间分配与优化
讨论如何在有限的空间内实现算法，以及通过优化技术提高算法的效率。
实际应用
将数据结构与算法应用于实际问题解决，如排序、查找、图遍历等问题。
设计思想与方法
探讨如何设计高效的算法和数据结构解决方案，包括递归、分治、动态规划等方法。
数据结构与算法的结合
研究如何将数据结构和算法相互结合，以解决实际问题。
重点章节
在考研中，数据结构通常涉及以下章节：
概论：
介绍数据结构的基本概念和分类。
线性表：
包括顺序表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）等。
栈和队列：
栈的定义、操作和应用；队列的定义、操作和应用（循环队列、链队列）。
树和二叉树：
二叉树的定义、性质、存储结构、遍历、线索化、森林和二叉树的转换等。
图：
图的定义和基本术语；图的存储结构（邻接矩阵、邻接表）；图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）；最小生成树（普里姆算法、克鲁斯卡尔算法）；最短路径（迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法）。
查找：
顺序查找、折半查找、分块查找、哈希查找等。
排序：
插入排序、快速排序、选择排序、归并排序、基数排序、希尔排序等。
建议
理解概念：确保理解每个数据结构和算法的原理和实现细节。
多做练习：通过编程题和算法题来巩固所学知识，特别是算法设计部分。
总结归纳：整理和归纳重点知识点，形成自己的笔记和复习资料。
模拟考试：参加模拟考试，了解自己的薄弱环节，针对性地进行复习。
希望这些信息能帮助你更好地准备考研数据结构的复习。