考研数据结构的难点主要集中在以下几个方面：
队列与栈的应用
队列和栈在链表、表达式和字符串中的应用是考试的重点和难点。考生需要理解它们的先进先出（FIFO）和后进先出（LIFO）特性，并能够熟练运用这两种数据结构解决实际问题。
图的应用
邻接表与邻接矩阵在图中的应用也是难点。图论中的最短路径问题、最小生成树问题、图的连通性等都是考试中的重要内容。此外，考生还需要掌握一些特殊的图数据结构，如二叉图、欧拉图、哈密顿图等。
二叉树的遍历与还原
二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序）和还原二叉树是考试的重点。考生需要熟练掌握各种遍历方法，并能够根据遍历结果还原出原始的二叉树结构。
哈夫曼树与哈夫曼编码
哈夫曼树的构造过程和哈夫曼编码的生成是数据结构中的难点之一。考生需要理解哈夫曼树在数据压缩中的应用，并能够掌握其构造和编码方法。
排序算法
快速排序、插入排序、选择排序、基数排序、归并排序和希尔排序等六大排序算法的代码实现是考试的重点和难点。考生需要理解每种排序算法的原理和优缺点，并能够熟练运用这些算法解决实际问题。
数据结构的灵活运用
数据结构的灵活运用是考研数据结构的难点所在。考生需要不仅理解数据结构的原理，还要能够将理论应用到具体的编程实践中，解决实际问题。
数学基础
数据结构的学习需要一定的数学基础，特别是离散数学和逻辑推理能力。数学基础不好的考生在考研时会感到比较困难。
建议
深入理解基本概念：考生需要深入理解数据结构的基本原理和概念，包括逻辑结构、存储结构和基本操作。
多动手实践：通过编写代码实现各种数据结构的基本操作，加深对数据结构的理解，并提高解题能力。
掌握经典算法：重点掌握一些经典的数据结构和算法，如排序算法、图论中的最短路径和最小生成树算法等。
多做习题：通过大量的习题练习，提高解题速度和准确率，特别是综合性较强的应用题。
复习重点：在复习过程中，要特别关注那些容易计算错误和容易混淆的知识点，如AVL树的再平衡过程、最短路径的计算等。
通过以上方法，考生可以更好地掌握考研数据结构的难点，并在考试中取得好成绩。