《数据结构》课程整体教学设计.pdf

数据结构是计算机科学中至关重要的一个领域，它研究如何有效地组织和存储数据，以便于高效地访问和操作。《数据结构》课程旨在教授学生如何从数据的逻辑结构、存储结构和算法设计三个层面理解并应用数据组织和处理方法。课程的目标是让学生能够针对具体问题设计出基于数据结构的解决方案，并能进行算法的时间复杂度与空间复杂度分析。 教学要求涵盖了多种基本数据结构和算法，包括： 1. **线性表**：线性表是数据结构中最基础的元素，包括顺序存储结构（如顺序表）和链式存储结构（如单链表、双链表和循环链表）。学生应掌握这些结构的特性，如何进行插入、删除和查找操作，并理解它们在解决实际问题中的应用。 2. **栈和队列**：栈是一种“后进先出”（LIFO）的数据结构，常用于表达式求值和迷宫问题；队列则是“先进先出”（FIFO）的数据结构，广泛应用于任务调度和打印作业。顺序存储和链式存储是实现这两种结构的常见方式。 3. **串**：串是字符的序列，支持模式匹配等操作。学生需要了解串的顺序存储和链式存储，以及如何应用Brute-Force和KMP等算法进行高效匹配。 4. **递归**：递归是解决问题的一种强大工具，理解递归定义、执行过程和如何设计递归算法至关重要。递归算法常用于树和图的遍历等问题。 5. **数组**：数组提供了固定大小的连续存储空间，对于特殊矩阵如对称矩阵、三角矩阵和稀疏矩阵，有特定的压缩存储策略。 6. **树和二叉树**：树是一种非线性的数据结构，包含树的遍历（如先根遍历、后根遍历和层次遍历）和存储结构（如双亲存储、孩子链存储和孩子兄弟链存储）。二叉树是树的特殊情况，有特殊的遍历算法和性质，如满二叉树和完全二叉树的概念。 7. **查找和排序**：查找算法包括顺序查找、二分查找等，排序算法涉及内部排序（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等）和外部排序。 8. **图**：图是一种复杂的数据结构，表示对象间的连接关系，包括图的遍历算法（如深度优先搜索和广度优先搜索）以及图的存储结构（如邻接矩阵和邻接表）。 通过这门课程，学生将具备运用数据结构和算法解决复杂问题的能力，为后续的计算机科学学习和职业生涯奠定坚实基础。重要知识点包括数据结构的选择、算法设计、复杂度分析和问题求解策略，这些都是成为一名优秀程序员所必备的核心技能。