如题，还有为啥是栈和堆，而不是队列或者其他什么数据结构？这就是本文要说的。
一、栈与堆简介
在回答上述问题前，先要明确什么是“栈”，什么又是“堆”。所谓栈就是一种一维的“线性表”，而“堆”则是二维的完全二叉树。不难看出栈相比于堆是一种更简单的数据结构，这也是其被用于内存模型的原因之一，够简单，所以其创建成本就很低，进而内存的使用性能就可以提升上去。而堆作为一种完全二叉树，同时具有“顺序结构”的特点，这就让其在处理大量数据的排序时拥有更好的性能。
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二、栈相比队列的优势
前面说栈结构简单，难免不让人想到队列，相比较起来，队列结构似乎更简单一点，就算没有更简单也绝不比栈复杂，那凭什么不用队列而用栈呢？
队列无法取代栈用作内存模型就是因为它太简单了，“先进先出”的数据结构，就只能先进先出。而栈虽然常被描述为“先进后出”型数据结构，但实际却并非看上去那么简单，而是可以让多个元素在入栈顺序相同的情况下，根据需求产生各种不同的出栈顺序。
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比如有a、b、c三个元素依次进栈，问出栈顺序是怎样的？依据先进后出的原则，很多人应该马上会想到c、b、a的出栈顺序，其实还可以仍旧是a、b、c的顺序出栈，和入栈顺序是一样的。这是不是违背了“先进后出”原则呢？其实没有。
认为a、b、c的进栈顺序和出栈顺序一样是违背了“先进后出”原则是因为把三个元素捆绑在一起去看了，但是分别去看就会发现并没有违背先进后出。我们可以让a进栈之后立刻出栈，然后b进栈再出栈，最后让c进栈然后出栈，基于此种操作，你就会发现a、b、c的进栈顺序和出栈顺序一样，同时每个元素单独来看仍旧是“先进后出”的。
想得简单一点，栈就是一个口袋，往里面放东西和取东西的顺序自由度是很高的，这就让栈在拥有与队列差不多的简单结构易于被创建的同时，拥有更强大的可操作性。而队列则像是一个垂直悬空放置且没有封堵出口的管道，第一个进去的必然第一个出来，没有其他的可能性，这种过于简单的结构缺乏可操作性，所以落选内存模型的数据结构设计。
三、堆的优势
如果只是管理非常小的内存，栈已经是个足够好的数据结构了，这里说的“小”指的是1M到2M这种规模，而这种规模显然与实际不符，实际的主流内存已经达到8G以上了，那剩下的那些内存如何管理的呢？它们则主要依靠堆结构管理(是主要不是全部)。前面说了堆是一种完全二叉树，也就是除了最后一层外其他层全是满结点的二叉树，而且更重要的是它还是“顺序结构”的。
说堆是一种“顺序结构”的完全二叉树，意思就是说，假如用“中序遍历”对其进行从根到叶子的遍历，将会得到“整体有序”的队列。再说得通俗一点就是，我们知道一棵大的二叉树往往是由若干小的二叉树组合而成的，然后在这样一种结构中，我们会看到里面所有的父结点的值一定都是大于其左、右子结点的，这被称为大根堆。还有一种情况是所有父结点都是小于其左、右子结点的，这被称为小根堆。
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这时我们会看到堆不光因为其完全二叉树的结构像一个金字塔，其每层的值也是如金字塔一样，从底部开始一层比一层大，直到根节点是最大值，即大根堆。或者从底层开始一层比一层小，直到根节点是最小值，即小根堆。
因为堆的这种顺序结构，导致其在处理庞大的数据排序时具有更好的性能，“堆排序”本身就是一种典型的处理大量数据的选择排序算法。而高效的排序则意味着可以更快地基于有序队列进行高效的查找，进而从整体上提升查找的效率。这就弥补了栈结构在大规模使用，管理过大内存后的性能短板。
四、栈与堆的取长补短
但是堆作为一种相对复杂的数据结构，其创建过程明显比栈复杂，这导致它在处理少量的简单类型数据时，其性能反而不如栈，这里的短板则由栈来弥补。于是内存模型就同时设计了栈与堆，二者配合使用取长补短。
