关于考研数据结构的难度，综合多来源信息分析如下：

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、时间复杂度与空间复杂度，并能根据问题选择合适算法。

图论

包含最短路径（Dijkstra、Floyd算法）、最小生成树（Kruskal、Prim算法）、图的连通性等核心问题，还需掌握二叉图、欧拉图、哈密顿图等特殊图结构。

二、其他难点因素

抽象思维要求高：

数据结构强调算法设计与问题分解能力，对逻辑思维和数学基础有一定要求。

编程实现复杂度：部分算法（如动态规划、贪心算法）需结合递归或迭代实现，对编程能力要求较高。

知识体系庞大：需掌握50余种算法，记忆量较大。

三、与计算机网络、操作系统等科目的对比

数据结构：知识点连贯性强，综合性高，考试中常以综合应用形式出现。

计算机网络：侧重基础概念与协议，知识点较为分散，但记忆压力相对较小。

操作系统：涉及硬件与软件交互，与数据结构有一定关联，但侧重点不同。

四、学习建议

基础巩固：

建议先复习编程基础与算法导论，为后续学习打基础。

分模块学习：

将排序、图论等难点拆分，结合教材与视频资源逐步攻克。

强化训练：

通过刷题（如LeetCode、考研真题）提升解题速度与准确性。

综上，排序和图论是数据结构考研的核心难点，但通过系统学习与实践，多数考生能够掌握。建议结合自身基础制定复习计划，注重算法原理与实际应用能力的培养。