Begriff und Bedeutung: Datenstrukturen sind formale Organisationen von Daten im Speicher, die effizienten Zugriff, Modifikation und Analyse ermöglichen. In der Werkstoffwissenschaft sind sie Grundlage für Simulation, Auswertung experimenteller Daten und digitale Werkstoffmodelle.

Grundtypen: Elementare Datenstrukturen umfassen Arrays, Listen, Stapel (Stacks), Warteschlangen (Queues), Bäume und Graphen. Arrays dienen z.B. zur Speicherung von Gitterpunkten in DFT- oder FEM-Simulationen. Bäume und balancierte Suchbäume werden für Indexstrukturen in Werkstoffdatenbanken genutzt. Graphen repräsentieren z.B. Korngrenzennetze oder Diffusionspfade.

Abstrakte Datenstrukturen: Abstrakte Datentypen wie Dictionaries/Maps, Sets und Sparse-Matrizen sind zentral für Finite-Elemente-Methoden, Mehrskalenmodelle und Mikrostukturanalyse. Sparse-Matrizen ermöglichen speichereffiziente Darstellung dünn besetzter Steifigkeitsmatrizen. Dictionaries werden etwa für die Zuordnung von Materialkennwerten zu Phasen oder Gitterplätzen verwendet.

Spezialisierte Strukturen: Räumliche Datenstrukturen (k-d-Bäume, R-Bäume, Octrees) unterstützen Nachbarschaftssuchen in großen Punktwolken, Partikelsimulationen und 3D-Bilddaten (z.B. CT, EBSD). Zeitabhängige Daten werden in Sequenzen oder Ereignislisten organisiert, etwa für Kriech- oder Ermüdungsversuche.

Rolle in Workflows: In integrierten Werkstoffinformationssystemen bestimmen Datenstrukturen die Effizienz von Datenmanagement, Suche, Versionierung und Interoperabilität (z.B. mit Ontologien und Materials-Graph-Repräsentationen). Die gezielte Wahl geeigneter Datenstrukturen ist daher entscheidend für Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Präzision moderner, datengetriebener Werkstoffforschung.