数据结构的运行软件选择需根据具体需求和编程语言来决定，以下是综合建议：

一、主流编程语言环境

C/C++

- 作为数据结构的基础实现语言，C/C++提供丰富的库函数和底层操作，适合复杂数据结构的实现。

- 推荐开发工具：Visual Studio、Code::Blocks、Dev-C++等集成开发环境。

Python

- 语法简洁且拥有丰富的第三方库（如NumPy、Pandas），适合快速开发和原型设计。

- 推荐IDE：Anaconda、PyCharm等。

Java

- 支持面向对象编程，适合实现大型数据结构（如树、图）及复杂算法。

- 推荐IDE：Eclipse、IntelliJ IDEA、NetBeans等。

二、专业领域应用环境

数据库系统

- 如MySQL、Oracle等，内置数据结构用于高效存储和管理大量数据。

网络编程

- 需使用特定协议（如TCP/IP包头结构）时，相关编程语言（如C、Python）提供专用库。

三、学习与调试工具

集成开发环境（IDE）：

如Visual Studio、Eclipse、PyCharm等，提供代码补全、调试功能。

代码编辑器：如Sublime Text、Atom，轻量且支持插件扩展。

在线平台：如LeetCode、HackerRank，用于算法练习和代码验证。

四、注意事项

语言特性选择：

- 低级语言（如C/C++）适合性能敏感型数据结构；

- 高级语言（如Python、Java）适合快速开发和复用现有库。

工具链配套：

- 编译器/解释器（如GCC、Python解释器）；

- 版本控制工具（如Git）。

社区与资源：

- 优先选择活跃社区支持的语言（如Python、Java），便于获取学习资料和解决方案。

通过合理选择编程语言和开发工具，可以高效实现和测试数据结构。