以下不属于存储结构的是

存储结构是计算机科学中非常基础的知识，它是指在计算机内部表示和组织数据的方法。对于不同类型的数据，在计算机中的存储结构也有所不同。通常，我们可以将存储结构分为两类：顺序存储结构和链式存储结构。前者将数据元素存储在一个连续的内存空间中，后者则通过指针来连接不同的数据元素。在此基础上，“以下不属于存储结构的是”这个问题引发了一些有意思的探讨。

首先，我们需要理解一个概念：树。在计算机科学中，树被广泛应用于存储数据结构。它的基本特征是由根节点开始，通过节点的连接关系构成的一种层级结构。我们可以通过添加、删除等操作来维护这个结构。因此，树的组织方式也可以看作是一种存储结构。但是，严格来说，树不属于顺序存储结构或链式存储结构，因为它不能被简单地看作是一个连续的内存块或线性结构。

其次，我们可以考虑一下种类更多的数据结构：图。一个图可以看作由节点和边组成的一种数据结构，其中节点可以表示任何对象，边则表示节点之间的关系。同样，我们可以通过不同的方法来组织这个结构，比如邻接矩阵、邻接表等。然而，和树一样，图也不能被简单地归为顺序存储结构或链式存储结构。因为图的组织方式更为灵活，它可以是一个复杂的非线性结构，在计算机内部也往往需要使用更复杂的数据结构才能存储。

此外，我们也可以考虑一下存储外部数据的方式。在计算机系统中，外部数据（例如文件）需要被存储在硬盘等物理介质中。一般来说，硬盘被组织成一个个扇区，每个扇区能够存储一个固定的数据块。因此，硬盘的存储结构可以被看作是一种采用顺序存储方式的结构。但是，与内存不同，硬盘的访问速度较慢，因此在实际应用中，我们往往需要借助一些额外的工具和技术来提高其数据读取的速率。

最后，我们可以思考一下存储结构的适用范围。在实际问题中，我们可以面对各种类型的数据，例如视频、音频、图像等等。对于这种非结构化的数据，我们往往需要使用一些特殊的技术来存储和管理。例如，图像可以被分解成一系列像素，而这些像素可以被存储在不同的文件中。因此，对于这种“大数据”问题，我们往往需要寻找一些新的数据存储方式，这样才能更好地满足实际需要。

综上所述，我们可以得到以下的结论：在计算机科学中存储结构是非常基础的概念，但是其适用范围并不是所有类型的数据。除了常见的顺序存储结构和链式存储结构之外，还有一些复杂的数据结构不能被简单地归类到这两种结构中。此外，存储结构也需要根据具体需求不断地调整和改进，才能更好地应对实际的数据存储和管理问题。