考研数据结构的难度因人而异，但综合多来源信息，以下是普遍认为较难的章节及难点分析：

一、核心难点章节

排序算法

涉及冒泡排序、快速排序、归并排序等多种算法，需理解原理、时间复杂度（如O（n log n）与O（n²））及空间复杂度。

实际应用中需根据数据规模和特性选择合适算法，例如归并排序适合链表，快速排序适合随机数据。

图论

包含最短路径（Dijkstra、Floyd算法）、最小生成树（Kruskal、Prim算法）、图的连通性等经典问题。

需掌握特殊图结构（如二叉图、欧拉图、哈密顿图）的算法，且常以综合应用形式出现。

二、其他难点补充

抽象思维要求高：

数据结构多采用抽象模型（如链表、树），与日常生活中的连续存储模型差异较大，需适应非连续、指针操作等概念。

算法实现细节：部分算法（如快速排序的划分策略、并查集的路径压缩）对实现细节要求严格，易出错。

三、备考建议

强化基础：

通过教材和视频课程系统学习排序和图论，建议结合LeetCode等平台进行算法练习。

关注重点：

部分院校（如985高校）的考研大纲可能包含特殊要求，需结合考纲调整复习方向。

平衡复习：

数据结构与计算机组成原理、操作系统等科目分值较高，需合理分配时间，避免偏科。

> 注：排序和图论的难度主要源于算法多样性和问题复杂性，建议通过大量练习和总结解题思路来突破。